論文の概要: Anticipating Next Active Objects for Egocentric Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06358v3
• Date: Sat, 20 May 2023 19:17:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 04:09:36.990440
• Title: Anticipating Next Active Objects for Egocentric Videos
• Title（参考訳）: エゴセントリックビデオのための次のアクティブオブジェクトの予測
• Authors: Sanket Thakur, Cigdem Beyan, Pietro Morerio, Vittorio Murino and Alessio Del Bue
• Abstract要約: 本稿では,エゴセントリックなビデオクリップに対して,次のアクティブオブジェクトの位置を将来予測する問題に対処する。 本稿では,自己中心型クリップ内の次のアクティブオブジェクトを識別し,特定するためのトランスフォーマーベースの自己認識フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.60789439017625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of anticipating the next-active-object location in the future, for a given egocentric video clip where the contact might happen, before any action takes place. The problem is considerably hard, as we aim at estimating the position of such objects in a scenario where the observed clip and the action segment are separated by the so-called ``time to contact'' (TTC) segment. Many methods have been proposed to anticipate the action of a person based on previous hand movements and interactions with the surroundings. However, there have been no attempts to investigate the next possible interactable object, and its future location with respect to the first-person's motion and the field-of-view drift during the TTC window. We define this as the task of Anticipating the Next ACTive Object (ANACTO). To this end, we propose a transformer-based self-attention framework to identify and locate the next-active-object in an egocentric clip. We benchmark our method on three datasets: EpicKitchens-100, EGTEA+ and Ego4D. We also provide annotations for the first two datasets. Our approach performs best compared to relevant baseline methods. We also conduct ablation studies to understand the effectiveness of the proposed and baseline methods on varying conditions. Code and ANACTO task annotations will be made available upon paper acceptance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, アクションが発生する前に, 接触する可能性のある自発的映像クリップに対して, 今後, 次の活動対象位置を予測できる問題に対処する。 観察されたクリップとアクションセグメントがいわゆる「コンタクトする時間」(ttc)セグメントで分離されるシナリオにおいて、このようなオブジェクトの位置を推定することを目的としているため、この問題はかなり難しい。 過去の手の動きや周囲との相互作用に基づく行動を予測するために,多くの手法が提案されている。 しかし、ttcウィンドウの1人目の動きと視野ドリフトに関して、次の相互作用可能な物体と将来の位置について調査する試みは行われていない。 我々はこれを次の活動対象(ANACTO)を予測するタスクとして定義する。 そこで本稿では,自己中心型クリップ内の次のアクティブオブジェクトを識別し,特定するトランスフォーマーベースの自己認識フレームワークを提案する。 EpicKitchens-100, EGTEA+, Ego4Dの3つのデータセットでベンチマークを行った。 最初の2つのデータセットに対するアノテーションも提供します。 我々のアプローチは、関連するベースライン手法と比較して最もうまく機能する。 また,提案法とベースライン法の有効性を理解するため,アブレーション実験を行った。 コードとANACTOタスクアノテーションは、論文の受理時に利用可能になる。

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