論文の概要: Video Action Recognition with Attentive Semantic Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09756v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 03:44:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 15:51:45.258109
• Title: Video Action Recognition with Attentive Semantic Units
• Title（参考訳）: 注意的意味単位を用いたビデオ行動認識
• Authors: Yifei Chen, Dapeng Chen, Ruijin Liu, Hao Li, Wei Peng
• Abstract要約: アクションラベルの後ろに隠れているセマンティックユニット()を利用して、より正確なアクション認識を行います。 視覚言語モデル(VLM)の視覚枝にマルチリージョンモジュール(MRA)を導入する。 完全教師付き学習では,Kinetics-400では87.8%の精度でトップ1の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.30773056612109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual-Language Models (VLMs) have significantly advanced action video recognition. Supervised by the semantics of action labels, recent works adapt the visual branch of VLMs to learn video representations. Despite the effectiveness proved by these works, we believe that the potential of VLMs has yet to be fully harnessed. In light of this, we exploit the semantic units (SU) hiding behind the action labels and leverage their correlations with fine-grained items in frames for more accurate action recognition. SUs are entities extracted from the language descriptions of the entire action set, including body parts, objects, scenes, and motions. To further enhance the alignments between visual contents and the SUs, we introduce a multi-region module (MRA) to the visual branch of the VLM. The MRA allows the perception of region-aware visual features beyond the original global feature. Our method adaptively attends to and selects relevant SUs with visual features of frames. With a cross-modal decoder, the selected SUs serve to decode spatiotemporal video representations. In summary, the SUs as the medium can boost discriminative ability and transferability. Specifically, in fully-supervised learning, our method achieved 87.8\% top-1 accuracy on Kinetics-400. In K=2 few-shot experiments, our method surpassed the previous state-of-the-art by +7.1% and +15.0% on HMDB-51 and UCF-101, respectively.
• Abstract（参考訳）: VLM(Visual-Language Models)は、かなり高度なアクションビデオ認識を持つ。 アクションラベルのセマンティクスによって監督された最近の研究は、ビデオ表現を学ぶためにVLMの視覚的分岐に適応している。 これらの研究によって証明された効果にもかかわらず、我々はVLMの可能性はまだ十分に活用されていないと考えている。 そこで我々は,アクションラベルの裏側に隠された意味単位(SU)を活用し,フレーム内の細粒度アイテムとの相関を利用してより正確なアクション認識を行う。 SUは、ボディパーツ、オブジェクト、シーン、モーションを含むアクションセット全体の言語記述から抽出されたエンティティである。 視覚コンテンツとSUのアライメントをさらに強化するため,VLMの視覚枝にマルチリージョンモジュール(MRA)を導入する。 mraは、元のグローバル機能を超えた、地域対応の視覚特徴の認識を可能にする。 本手法は,フレームの視覚的特徴と関連するsusを適応的に対応・選択する。 クロスモーダルデコーダにより、選択されたSUは時空間ビデオ表現をデコードする。 要約すると、媒体としてのSUは差別能力と伝達可能性を高めることができる。 具体的には,フル教師付き学習において,Kinetics-400で87.8\%のTop-1精度を達成した。 K=2小ショット実験では, HMDB-51 と UCF-101 で, 従来手法を+7.1%, +15.0% で上回った。

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