論文の概要: Listen to Look into the Future: Audio-Visual Egocentric Gaze Anticipation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03907v2
• Date: Thu, 7 Dec 2023 18:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 19:01:42.315988
• Title: Listen to Look into the Future: Audio-Visual Egocentric Gaze Anticipation
• Title（参考訳）: 未来を覗き見する: 音声-視覚エゴセントリックな視線予測
• Authors: Bolin Lai, Fiona Ryan, Wenqi Jia, Miao Liu, James M. Rehg
• Abstract要約: エゴセントリックな視線予測は、拡張現実(Augmented Reality)の出現する能力の鍵となるビルディングブロックとして機能する。 我々は,エゴセントリックな視線予測のために,ビデオとオーディオの両方のモダリティを利用する最初のモデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.155583253452868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Egocentric gaze anticipation serves as a key building block for the emerging capability of Augmented Reality. Notably, gaze behavior is driven by both visual cues and audio signals during daily activities. Motivated by this observation, we introduce the first model that leverages both the video and audio modalities for egocentric gaze anticipation. Specifically, we propose a Contrastive Spatial-Temporal Separable (CSTS) fusion approach that adopts two modules to separately capture audio-visual correlations in spatial and temporal dimensions, and applies a contrastive loss on the re-weighted audio-visual features from fusion modules for representation learning. We conduct extensive ablation studies and thorough analysis using two egocentric video datasets: Ego4D and Aria, to validate our model design. We also demonstrate our model outperforms prior state-of-the-art methods by at least +1.9% and +1.6%. Moreover, we provide visualizations to show the gaze anticipation results and provide additional insights into audio-visual representation learning.
• Abstract（参考訳）: エゴセントリックな視線予測は、拡張現実の新たな能力の鍵となる構成要素である。 特に、視線行動は、毎日の活動中に視覚手がかりと音声信号の両方によって駆動される。 この観察に動機づけられて,映像と音声の両方のモダリティを利用した最初のモデルを提案する。 具体的には,空間的および時間的次元における音響-視覚的相関を分離して捉えるための2つのモジュールを用いた,csts(con contrastive spatial-temporal separable)融合手法を提案する。 ego4d と aria という2つのエゴセントリックビデオデータセットを用いて広範なアブレーション研究と解析を行い,モデル設計の検証を行った。 また,本モデルが先行手法を少なくとも +1.9% と +1.6% で上回っていることを示す。 さらに,視線予測結果を表示するための可視化や,視聴覚表現学習に関するさらなる洞察を提供する。

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