論文の概要: YOWOv2: A Stronger yet Efficient Multi-level Detection Framework for Real-time Spatio-temporal Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06848v2
• Date: Thu, 8 Jun 2023 01:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 19:30:18.256436
• Title: YOWOv2: A Stronger yet Efficient Multi-level Detection Framework for Real-time Spatio-temporal Action Detection
• Title（参考訳）: YOWOv2: リアルタイム時空間行動検出のためのより強力で効率的なマルチレベル検出フレームワーク
• Authors: Jianhua Yang and Kun Dai
• Abstract要約: YOWOv2は3Dバックボーンと2Dバックボーンの両方を利用して正確なアクション検出を行う。 YOWOv2 は UCF101-24 上で 20 FPS で 87.0 % のフレーム mAP と 52.8 % のビデオ mAP を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.383487861848392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing a real-time framework for the spatio-temporal action detection task is still a challenge. In this paper, we propose a novel real-time action detection framework, YOWOv2. In this new framework, YOWOv2 takes advantage of both the 3D backbone and 2D backbone for accurate action detection. A multi-level detection pipeline is designed to detect action instances of different scales. To achieve this goal, we carefully build a simple and efficient 2D backbone with a feature pyramid network to extract different levels of classification features and regression features. For the 3D backbone, we adopt the existing efficient 3D CNN to save development time. By combining 3D backbones and 2D backbones of different sizes, we design a YOWOv2 family including YOWOv2-Tiny, YOWOv2-Medium, and YOWOv2-Large. We also introduce the popular dynamic label assignment strategy and anchor-free mechanism to make the YOWOv2 consistent with the advanced model architecture design. With our improvement, YOWOv2 is significantly superior to YOWO, and can still keep real-time detection. Without any bells and whistles, YOWOv2 achieves 87.0 % frame mAP and 52.8 % video mAP with over 20 FPS on the UCF101-24. On the AVA, YOWOv2 achieves 21.7 % frame mAP with over 20 FPS. Our code is available on https://github.com/yjh0410/YOWOv2.
• Abstract（参考訳）: 時空間行動検出タスクのためのリアルタイムフレームワークの設計は依然として課題である。 本稿では,新しいリアルタイム行動検出フレームワークであるyowov2を提案する。 この新しいフレームワークでは、YOWOv2は3Dバックボーンと2Dバックボーンの両方を利用して正確なアクション検出を行う。 マルチレベル検出パイプラインは、異なるスケールのアクションインスタンスを検出するように設計されている。 この目的を達成するために、我々は特徴ピラミッドネットワークを用いたシンプルで効率的な2Dバックボーンを慎重に構築し、異なるレベルの分類特徴と回帰特徴を抽出する。 3Dバックボーンには、開発時間を節約するために既存の効率的な3D CNNを採用しています。 異なるサイズの3Dバックボーンと2Dバックボーンを組み合わせることで、YOWOv2-Tiny、YOWOv2-Medium、YOWOv2-Largeを含むYOWOv2ファミリーを設計する。 また、YOWOv2を高度なモデルアーキテクチャ設計と整合させるため、人気のある動的ラベル割り当て戦略とアンカーフリー機構を導入する。 改良により、YOWOv2はYOWOよりも大幅に優れ、リアルタイム検出を継続できる。 ベルとホイッスルがなければ、YOWOv2 は UCF101-24 で 87.0 % のフレーム mAP と 52.8 % のビデオ mAP を達成する。 AVAでは、YOWOv2は21.7%のフレームmAPを獲得し、20FPSを超える。 私たちのコードはhttps://github.com/yjh0410/YOWOv2で利用可能です。

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