論文の概要: Masked Motion Encoding for Self-Supervised Video Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06096v2
• Date: Thu, 23 Mar 2023 05:50:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 18:08:00.632891
• Title: Masked Motion Encoding for Self-Supervised Video Representation Learning
• Title（参考訳）: 自己監督型映像表現学習のためのマスケモーション符号化
• Authors: Xinyu Sun, Peihao Chen, Liangwei Chen, Changhao Li, Thomas H. Li, Mingkui Tan and Chuang Gan
• Abstract要約: Masked Motion MMEは、外観情報と動作情報の両方を再構成し、時間的手がかりを探索する新しい事前学習パラダイムである。 物体の位置変化や形状変化を追跡することで、人間が行動を認識することができるという事実を動機として、マスク領域におけるこれらの2種類の変化を表す運動軌跡を再構築することを提案する。 我々のMMEパラダイムで事前訓練されたモデルでは、長期的かつきめ細かな動きの詳細を予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.24773072241945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to learn discriminative video representation from unlabeled videos is challenging but crucial for video analysis. The latest attempts seek to learn a representation model by predicting the appearance contents in the masked regions. However, simply masking and recovering appearance contents may not be sufficient to model temporal clues as the appearance contents can be easily reconstructed from a single frame. To overcome this limitation, we present Masked Motion Encoding (MME), a new pre-training paradigm that reconstructs both appearance and motion information to explore temporal clues. In MME, we focus on addressing two critical challenges to improve the representation performance: 1) how to well represent the possible long-term motion across multiple frames; and 2) how to obtain fine-grained temporal clues from sparsely sampled videos. Motivated by the fact that human is able to recognize an action by tracking objects' position changes and shape changes, we propose to reconstruct a motion trajectory that represents these two kinds of change in the masked regions. Besides, given the sparse video input, we enforce the model to reconstruct dense motion trajectories in both spatial and temporal dimensions. Pre-trained with our MME paradigm, the model is able to anticipate long-term and fine-grained motion details. Code is available at https://github.com/XinyuSun/MME.
• Abstract（参考訳）: ラベルのないビデオから識別的なビデオ表現を学ぶことは難しいが、ビデオ分析には不可欠である。 最新の試みは,マスキング領域の出現内容を予測することによって,表現モデルを学ぶことである。 しかし、外観内容が単一のフレームから容易に再構成できるため、外観内容のマスキングや復元だけでは時間的手がかりをモデル化するには不十分である。 この限界を克服するため,我々は,時間的手がかりを探索するために出現情報と運動情報の両方を再構成する新しい事前学習パラダイムであるmasked motion encoding (mme)を提案する。 MMEでは、表現性能を改善するための2つの重要な課題に取り組むことに重点を置いている。 1) 複数のフレームにまたがる長期的動きをうまく表現する方法,及び 2) まばらなサンプルビデオから微細な時間的手がかりを得る方法。 物体の位置変化や形状変化を追跡することで、人間は行動を認識することができるという事実に動機づけられ、マスク領域におけるこれらの2種類の変化を表す運動軌跡を再構築する。 さらに,スパース映像の入力を考慮し,空間的・時間的両面の濃密な運動軌跡の再構成を行う。 我々のMMEパラダイムで事前訓練されたモデルでは、長期的かつきめ細かい動きの詳細を予測できる。 コードはhttps://github.com/XinyuSun/MMEで入手できる。

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