論文の概要: PDPP:Projected Diffusion for Procedure Planning in Instructional Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14676v1
• Date: Sun, 26 Mar 2023 10:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 18:10:03.759519
• Title: PDPP:Projected Diffusion for Procedure Planning in Instructional Videos
• Title（参考訳）: PDPP:教育ビデオにおけるプロシージャ計画のための拡散計画
• Authors: Hanlin Wang, Yilu Wu, Sheng Guo, Limin Wang
• Abstract要約: 授業ビデオにおけるプロシージャプランニングの問題について検討する。 この問題は、非構造化の実生活ビデオの現在の視覚的観察から、ゴール指向のプランを作成することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.637651835289635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study the problem of procedure planning in instructional videos, which aims to make goal-directed plans given the current visual observations in unstructured real-life videos. Previous works cast this problem as a sequence planning problem and leverage either heavy intermediate visual observations or natural language instructions as supervision, resulting in complex learning schemes and expensive annotation costs. In contrast, we treat this problem as a distribution fitting problem. In this sense, we model the whole intermediate action sequence distribution with a diffusion model (PDPP), and thus transform the planning problem to a sampling process from this distribution. In addition, we remove the expensive intermediate supervision, and simply use task labels from instructional videos as supervision instead. Our model is a U-Net based diffusion model, which directly samples action sequences from the learned distribution with the given start and end observations. Furthermore, we apply an efficient projection method to provide accurate conditional guides for our model during the learning and sampling process. Experiments on three datasets with different scales show that our PDPP model can achieve the state-of-the-art performance on multiple metrics, even without the task supervision. Code and trained models are available at https://github.com/MCG-NJU/PDPP.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非構造化映像における現状の視覚的観察から目標指向の計画を作成することを目的とした,指導ビデオにおける手順計画の問題について検討する。 以前の研究は、この問題をシーケンス計画問題として位置づけ、重い中間視覚観察または自然言語指示を監督として活用し、複雑な学習スキームと高価なアノテーションコストを生み出した。 対照的に,この問題は分布適合問題として扱われる。 この意味では, 拡散モデル(pdpp)を用いて, 中間動作列分布全体をモデル化し, この分布から計画問題をサンプリングプロセスに変換する。 さらに,コストのかかる中間監督を除去し,代わりに指導ビデオからのタスクラベルを監督として使用する。 我々のモデルはU-Netに基づく拡散モデルであり、学習した分布からのアクションシーケンスを与えられた開始と終了の観測で直接サンプリングする。 さらに,学習およびサンプリング過程において,モデルに対して正確な条件付きガイドを提供するための効率的なプロジェクション手法を適用した。 異なるスケールの3つのデータセットで実験したところ、PDPPモデルはタスクの監督なしに複数のメトリクスで最先端のパフォーマンスを達成できることがわかった。 コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/MCG-NJU/PDPPで入手できる。

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