論文の概要: Multi-Modal Few-Shot Temporal Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14905v2
• Date: Mon, 27 Mar 2023 08:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 01:30:26.218385
• Title: Multi-Modal Few-Shot Temporal Action Detection
• Title（参考訳）: マルチモーダルショット時間行動検出
• Authors: Sauradip Nag, Mengmeng Xu, Xiatian Zhu, Juan-Manuel Perez-Rua, Bernard Ghanem, Yi-Zhe Song and Tao Xiang
• Abstract要約: Few-shot (FS) と Zero-shot (ZS) の学習は、時間的行動検出を新しいクラスに拡張するための2つの異なるアプローチである。 我々は、FS-TADとZS-TADの結婚として考えられるMMFS (Multi-modality few-shot) TAD問題を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 157.96194484236483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot (FS) and zero-shot (ZS) learning are two different approaches for scaling temporal action detection (TAD) to new classes. The former adapts a pretrained vision model to a new task represented by as few as a single video per class, whilst the latter requires no training examples by exploiting a semantic description of the new class. In this work, we introduce a new multi-modality few-shot (MMFS) TAD problem, which can be considered as a marriage of FS-TAD and ZS-TAD by leveraging few-shot support videos and new class names jointly. To tackle this problem, we further introduce a novel MUlti-modality PromPt mETa-learning (MUPPET) method. This is enabled by efficiently bridging pretrained vision and language models whilst maximally reusing already learned capacity. Concretely, we construct multi-modal prompts by mapping support videos into the textual token space of a vision-language model using a meta-learned adapter-equipped visual semantics tokenizer. To tackle large intra-class variation, we further design a query feature regulation scheme. Extensive experiments on ActivityNetv1.3 and THUMOS14 demonstrate that our MUPPET outperforms state-of-the-art alternative methods, often by a large margin. We also show that our MUPPET can be easily extended to tackle the few-shot object detection problem and again achieves the state-of-the-art performance on MS-COCO dataset. The code will be available in https://github.com/sauradip/MUPPET
• Abstract（参考訳）: Few-shot (FS) と Zero-shot (ZS) の学習は、時間的行動検出 (TAD) を新しいクラスに拡張するための2つの異なるアプローチである。 前者は事前訓練された視覚モデルを、クラス毎に1つのビデオで表される新しいタスクに適応させるが、後者は、新しいクラスのセマンティックな記述を利用するためのトレーニング例を必要としない。 本研究では,マルチモーダル・マルチショット(MMFS)のTAD問題を導入し,この問題をFS-TADとZS-TADの結婚とみなすことができる。 この問題に対処するために,新しいMUlti-modality PromPt mETa-learning法(MUPPET)を導入する。 これは、学習済みの能力を最大限に再利用しながら、訓練済みの視覚と言語モデルを効率的にブリッジすることで実現される。 具体的には,メタ学習型適応型ビジュアルセマンティックストークン化器を用いて,サポート動画を視覚モデルのテキストトークン空間にマッピングすることで,マルチモーダルプロンプトを構築する。 クラス内の大きな変動に対処するため、クエリ特徴の規制スキームを更に設計する。 ActivityNetv1.3 と THUMOS14 の大規模な実験により、我々の MUPPET は最先端の代替手法よりも優れており、多くの場合大きなマージンで性能が向上することが示された。 また,MS-COCOデータセット上では,MUPPETを簡単に拡張することで,オブジェクト検出の問題に対処し,最先端のパフォーマンスを実現できることを示す。 コードはhttps://github.com/sauradip/MUPPETで入手できる。

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