論文の概要: Streaming Video Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17228v1
• Date: Thu, 30 Mar 2023 08:51:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 13:58:03.827277
• Title: Streaming Video Model
• Title（参考訳）: ストリーミングビデオモデル
• Authors: Yucheng Zhao, Chong Luo, Chuanxin Tang, Dongdong Chen, Noel Codella, Zheng-Jun Zha
• Abstract要約: 本稿では,映像理解タスクをストリーミング・ビジョン・トランスフォーマー(Streaming Vision Transformer, S-ViT)と呼ばれる1つのストリーミング・ビデオ・アーキテクチャに統合することを提案する。 S-ViTはまず、フレームベースのビデオタスクを提供するメモリ対応時空間エンコーダでフレームレベルの機能を生成する。 S-ViTの効率と有効性は、シークエンスに基づく行動認識における最先端の精度によって実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.24390609039335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Video understanding tasks have traditionally been modeled by two separate architectures, specially tailored for two distinct tasks. Sequence-based video tasks, such as action recognition, use a video backbone to directly extract spatiotemporal features, while frame-based video tasks, such as multiple object tracking (MOT), rely on single fixed-image backbone to extract spatial features. In contrast, we propose to unify video understanding tasks into one novel streaming video architecture, referred to as Streaming Vision Transformer (S-ViT). S-ViT first produces frame-level features with a memory-enabled temporally-aware spatial encoder to serve the frame-based video tasks. Then the frame features are input into a task-related temporal decoder to obtain spatiotemporal features for sequence-based tasks. The efficiency and efficacy of S-ViT is demonstrated by the state-of-the-art accuracy in the sequence-based action recognition task and the competitive advantage over conventional architecture in the frame-based MOT task. We believe that the concept of streaming video model and the implementation of S-ViT are solid steps towards a unified deep learning architecture for video understanding. Code will be available at https://github.com/yuzhms/Streaming-Video-Model.
• Abstract（参考訳）: ビデオ理解タスクは伝統的に2つの異なるアーキテクチャでモデル化されてきた。 アクション認識などのシーケンスベースのビデオタスクは、ビデオバックボーンを使用して時空間的特徴を直接抽出する一方、マルチオブジェクトトラッキング(MOT)のようなフレームベースのビデオタスクは、空間的特徴を抽出するために単一の固定イメージバックボーンに依存する。 対照的に,映像理解タスクを,ストリーミングビジョントランスフォーマー(s-vit)と呼ばれる,新たなストリーミングビデオアーキテクチャに統合することを提案する。 S-ViTはまず、フレームベースのビデオタスクを提供するために、メモリ対応の時空間エンコーダを備えたフレームレベル機能を生成する。 次に、フレーム特徴をタスク関連時間デコーダに入力し、シーケンスベースタスクの時空間特徴を得る。 s-vitの効率と有効性は、シーケンスベース動作認識タスクにおける最先端精度と、フレームベースmotタスクにおける従来のアーキテクチャに対する競合優位性によって示される。 ストリーミングビデオモデルの概念とs-vitの実装は、ビデオ理解のための統合ディープラーニングアーキテクチャに向けた確かなステップであると考えています。 コードはhttps://github.com/yuzhms/Streaming-Video-Model.comから入手できる。

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