論文の概要: Re^2TAL: Rewiring Pretrained Video Backbones for Reversible Temporal Action Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14053v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 12:17:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 15:33:50.039078
• Title: Re^2TAL: Rewiring Pretrained Video Backbones for Reversible Temporal Action Localization
• Title（参考訳）: Re^2TAL: Reversible Temporal Action Localizationのためのプレトレーニングビデオバックボーンのリライト
• Authors: Chen Zhao, Shuming Liu, Karttikeya Mangalam, Bernard Ghanem
• Abstract要約: 時間的行動ローカライゼーション(TAL)は、様々な長さと複雑な内容の行動を予測するために、長期的推論を必要とする。 本稿では,既存のビデオバックボーンを可逆性talにリワイヤリングする,新しいエンドツーエンド手法Re2TALを提案する。 Re2TALの平均mAPは37.01%に達し、ActivityNet-v1.3では最新記録となり、THUMOS-14ではtIoU=0.5でmAP 64.9%となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.33914980022303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal action localization (TAL) requires long-form reasoning to predict actions of various lengths and complex content. Given limited GPU memory, training TAL end-to-end on such long-form videos (i.e., from videos to predictions) is a significant challenge. Most methods can only train on pre-extracted features without optimizing them for the localization problem, consequently limiting localization performance. In this work, to extend the potential in TAL networks, we propose a novel end-to-end method Re2TAL, which rewires pretrained video backbones for reversible TAL. Re2TAL builds a backbone with reversible modules, where the input can be recovered from the output such that the bulky intermediate activations can be cleared from memory during training. Instead of designing one single type of reversible module, we propose a network rewiring mechanism, to transform any module with a residual connection to a reversible module without changing any parameters. This provides two benefits: (1) a large variety of reversible networks are easily obtained from existing and even future model designs, and (2) the reversible models require much less training effort as they reuse the pre-trained parameters of their original non-reversible versions. Re2TAL reaches 37.01% average mAP, a new state-of-the-art record on ActivityNet-v1.3, and mAP 64.9% at tIoU=0.5 on THUMOS-14 without using optimal flow.
• Abstract（参考訳）: 時間的行動定位(tal)は、様々な長さと複雑な内容の行動を予測するのに長い形式の推論を必要とする。 限られたGPUメモリを考えると、このような長ビデオ(ビデオから予測まで)でTALのエンドツーエンドをトレーニングすることは大きな課題である。 ほとんどのメソッドは、ローカライズ問題に最適化することなく、事前抽出された機能のみをトレーニングすることができ、その結果、ローカライズ性能が制限される。 本研究では,ビデオバックボーンを可逆性talにリワイヤリングする,新しいエンドツーエンド手法であるRe2TALを提案する。 Re2TALは可逆モジュールを備えたバックボーンを構築し、入力を出力から取り出すことができ、トレーニング中に大きな中間アクティベーションをメモリからクリアすることができる。 我々は,1種類の可逆モジュールを設計する代わりに,パラメータを変更することなく可逆モジュールへの残留接続を持つ任意のモジュールを変換するネットワークリワイリング機構を提案する。 これは、2つの利点を提供する: 1)既存のモデルや将来のモデル設計から、多種多様な可逆ネットワークを容易に得ることができ、2) 可逆モデルは、元の非可逆バージョンの事前訓練されたパラメータを再利用するため、はるかに少ないトレーニング労力を必要とする。 Re2TALの平均mAPは37.01%に達し、ActivityNet-v1.3では最新記録となり、THUMOS-14ではtIoU=0.5で64.9%となった。

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