論文の概要: Temporal Action Segmentation: An Analysis of Modern Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10352v4
- Date: Sat, 12 Aug 2023 13:07:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 23:07:13.219860
- Title: Temporal Action Segmentation: An Analysis of Modern Techniques
- Title（参考訳）: 時間的行動セグメンテーション : 現代技術の分析
- Authors: Guodong Ding, Fadime Sener, and Angela Yao
- Abstract要約: ビデオにおける時間的アクションセグメンテーション(TAS)は、複数のアクションクラスを持つ分長ビデオにおいて、ビデオフレームを密に識別することを目的としている。
近年のTAS技術の急速な発展にもかかわらず、これらの分野では体系的な調査は行われていない。
この調査は、最も重要なコントリビューションとトレンドを分析し、要約します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.725939095985915
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Temporal action segmentation (TAS) in videos aims at densely identifying
video frames in minutes-long videos with multiple action classes. As a
long-range video understanding task, researchers have developed an extended
collection of methods and examined their performance using various benchmarks.
Despite the rapid growth of TAS techniques in recent years, no systematic
survey has been conducted in these sectors. This survey analyzes and summarizes
the most significant contributions and trends. In particular, we first examine
the task definition, common benchmarks, types of supervision, and prevalent
evaluation measures. In addition, we systematically investigate two essential
techniques of this topic, i.e., frame representation and temporal modeling,
which have been studied extensively in the literature. We then conduct a
thorough review of existing TAS works categorized by their levels of
supervision and conclude our survey by identifying and emphasizing several
research gaps. In addition, we have curated a list of TAS resources, which is
available at https://github.com/nus-cvml/awesome-temporal-action-segmentation.
- Abstract（参考訳）: ビデオ中の時間的アクションセグメンテーション(TAS)は、複数のアクションクラスを持つ数分ビデオ内のビデオフレームを密に識別することを目的としている。
長距離ビデオ理解タスクとして、研究者は拡張した手法群を開発し、様々なベンチマークを用いてその性能を調査した。
近年のTAS技術の急速な発展にもかかわらず、これらの分野では体系的な調査は行われていない。
本調査は,最も重要な貢献と傾向を分析し,要約する。
特に,まずタスク定義,共通ベンチマーク,監督の種類,一般的な評価尺度について検討した。
さらに,本研究で広く研究されているフレーム表現と時間モデリングの2つの重要な手法を体系的に検討した。
次に、既存のTAS研究を監督レベルによって分類し、いくつかの研究ギャップを特定し、強調することで調査を終了する。
さらに、我々はTASリソースのリストをキュレートし、https://github.com/nus-cvml/awesome-temporal-action-segmentation.comで入手できる。
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