論文の概要: TemporalMaxer: Maximize Temporal Context with only Max Pooling for Temporal Action Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09055v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 03:11:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 16:53:00.467087
• Title: TemporalMaxer: Maximize Temporal Context with only Max Pooling for Temporal Action Localization
• Title（参考訳）: 時間的マックス: 時間的行動局所化のための最大極小化による時間的文脈の最大化
• Authors: Tuan N. Tang, Kwonyoung Kim, Kwanghoon Sohn
• Abstract要約: 我々は,抽出したビデオクリップの特徴から情報を最大化しながら,長期の時間的文脈モデリングを最小化するTemporalMaxerを紹介する。 我々は、TemporalMaxerが、長期時間文脈モデリングを利用した他の最先端手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.234877003211814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal Action Localization (TAL) is a challenging task in video understanding that aims to identify and localize actions within a video sequence. Recent studies have emphasized the importance of applying long-term temporal context modeling (TCM) blocks to the extracted video clip features such as employing complex self-attention mechanisms. In this paper, we present the simplest method ever to address this task and argue that the extracted video clip features are already informative to achieve outstanding performance without sophisticated architectures. To this end, we introduce TemporalMaxer, which minimizes long-term temporal context modeling while maximizing information from the extracted video clip features with a basic, parameter-free, and local region operating max-pooling block. Picking out only the most critical information for adjacent and local clip embeddings, this block results in a more efficient TAL model. We demonstrate that TemporalMaxer outperforms other state-of-the-art methods that utilize long-term TCM such as self-attention on various TAL datasets while requiring significantly fewer parameters and computational resources. The code for our approach is publicly available at https://github.com/TuanTNG/TemporalMaxer
• Abstract（参考訳）: テンポラルアクションローカライゼーション(TAL)は、ビデオシーケンス内のアクションを特定し、ローカライズすることを目的とした、ビデオ理解における課題である。 近年,ビデオクリップの特徴抽出にtcm(long-term temporal context modeling)ブロックを適用することの重要性が注目されている。 本稿では,この課題に対処する最も簡単な手法を提案するとともに,抽出したビデオクリップ機能は,高度なアーキテクチャを使わずに優れた性能を実現するためにすでに有益である,と論じる。 そこで本研究では,抽出したビデオクリップの特徴量から得られた情報を最大化しつつ,最大プールブロックを基本かつパラメータフリーかつ局所的に操作する時間的文脈モデリングを最小化する時間的最大化手法を提案する。 隣接およびローカルのクリップ埋め込みに対して最も重要な情報だけを選択すると、このブロックはより効率的なtalモデルになる。 我々は,temporalmaxerがtalデータセットへの自己アテンションなどの長期的tcmを利用する他の最先端手法よりも優れており,パラメータや計算資源が大幅に少ないことを実証する。 このアプローチのコードはhttps://github.com/TuanTNG/TemporalMaxerで公開されています。

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