論文の概要: Weakly-Supervised Temporal Action Localization by Inferring Salient Snippet-Feature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12332v2
• Date: Wed, 20 Dec 2023 14:08:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 22:26:22.464090
• Title: Weakly-Supervised Temporal Action Localization by Inferring Salient Snippet-Feature
• Title（参考訳）: Snippet-Feature 推定による時間的行動位置推定
• Authors: Wulian Yun, Mengshi Qi, Chuanming Wang, Huadong Ma
• Abstract要約: 弱教師付き時間的アクションローカライゼーションは、教師なしビデオ内のアクション領域を特定し、アクションカテゴリを同時に特定することを目的としている。 擬似ラベル生成は、この課題を解決するための有望な戦略であるが、現在の手法ではビデオの自然な時間構造を無視している。 そこで本研究では,有意なスニペット特徴を推定し,時間的動作の局所化を弱く制御する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.7937345622207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly-supervised temporal action localization aims to locate action regions and identify action categories in untrimmed videos simultaneously by taking only video-level labels as the supervision. Pseudo label generation is a promising strategy to solve the challenging problem, but the current methods ignore the natural temporal structure of the video that can provide rich information to assist such a generation process. In this paper, we propose a novel weakly-supervised temporal action localization method by inferring salient snippet-feature. First, we design a saliency inference module that exploits the variation relationship between temporal neighbor snippets to discover salient snippet-features, which can reflect the significant dynamic change in the video. Secondly, we introduce a boundary refinement module that enhances salient snippet-features through the information interaction unit. Then, a discrimination enhancement module is introduced to enhance the discriminative nature of snippet-features. Finally, we adopt the refined snippet-features to produce high-fidelity pseudo labels, which could be used to supervise the training of the action localization network. Extensive experiments on two publicly available datasets, i.e., THUMOS14 and ActivityNet v1.3, demonstrate our proposed method achieves significant improvements compared to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 弱教師付き時間的行動ローカライゼーションは、ビデオレベルラベルのみを監督として、アクション領域を特定し、未トリミングビデオ内のアクションカテゴリを同時に特定することを目的としている。 疑似ラベル生成は課題を解決するための有望な戦略であるが、現在の手法では映像の自然な時間構造を無視し、そのような生成プロセスを支援するために豊富な情報を提供できる。 本稿では,salient snippet-featureを推定し,新しい弱教師付き時間的行動定位法を提案する。 まず, 時間的近傍スニペット間の変動関係を利用して, 映像中の顕著な動的変化を反映した, 顕著なスニペット特徴を検出するサリエンシ推論モジュールを設計する。 第2に,情報インタラクションユニットを通じて,スニペット機能を強化した境界改良モジュールを提案する。 そして、スニペット特徴の識別性を高めるために識別強化モジュールを導入する。 最後に,高信頼な擬似ラベルを生成するために,洗練されたスニペット機能を採用し,アクションローカライズネットワークのトレーニングを監督する。 THUMOS14とActivityNet v1.3の2つの公開データセットに対する大規模な実験により、提案手法は最先端の手法と比較して大幅に改善されていることを示す。

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