論文の概要: A Multi-Modal Transformer Network for Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19624v1
• Date: Wed, 31 May 2023 07:50:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 17:47:29.374795
• Title: A Multi-Modal Transformer Network for Action Detection
• Title（参考訳）: 動作検出のためのマルチモーダルトランスネットワーク
• Authors: Matthew Korban, Scott T. Acton, Peter Youngs
• Abstract要約: 本稿では,未編集映像の動作を検出するためのマルチモーダルトランスフォーマネットワークを提案する。 カメラの動きによる動き歪みを補正するアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは2つの公開ベンチマークにおいて最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.104201344012347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel multi-modal transformer network for detecting actions in untrimmed videos. To enrich the action features, our transformer network utilizes a new multi-modal attention mechanism that computes the correlations between different spatial and motion modalities combinations. Exploring such correlations for actions has not been attempted previously. To use the motion and spatial modality more effectively, we suggest an algorithm that corrects the motion distortion caused by camera movement. Such motion distortion, common in untrimmed videos, severely reduces the expressive power of motion features such as optical flow fields. Our proposed algorithm outperforms the state-of-the-art methods on two public benchmarks, THUMOS14 and ActivityNet. We also conducted comparative experiments on our new instructional activity dataset, including a large set of challenging classroom videos captured from elementary schools.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオ中の動作を検出するマルチモーダルトランスフォーマネットワークを提案する。 動作特性を豊かにするために,トランスフォーマーネットワークは,空間と動きの異なるモダリティの組み合わせの相関を計算する新しいマルチモーダルアテンション機構を採用している。 このような行動の相関関係の探索は、これまで試みられていない。 動きと空間的モダリティをより効果的に利用するために,カメラの動きによる動き歪みを補正するアルゴリズムを提案する。 このような動き歪みは、未トリミングビデオでよく見られるもので、光学的流れ場のような運動特徴の表現力を大幅に低下させる。 提案手法は2つのベンチマーク, thumos14 と activitynet において最先端手法よりも優れている。 また,新しい授業活動データセットについて比較実験を行い,小学生から撮影した挑戦的な教室ビデオについても検討した。

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