論文の概要: Temporal Label-Refinement for Weakly-Supervised Audio-Visual Event Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06385v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 18:13:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 16:48:52.291098
• Title: Temporal Label-Refinement for Weakly-Supervised Audio-Visual Event Localization
• Title（参考訳）: 弱教師付き視聴覚イベント定位のための時間的ラベル再構成法
• Authors: Kalyan Ramakrishnan
• Abstract要約: AVEL(英: AVEL)とは、ビデオの中で同時に可視かつ可聴な事象を時間的に局所化し、分類するタスクである。 本稿では,ビデオレベルのイベントラベルのみをトレーニングの監督として利用できる弱教師付き環境でAVELを解く。 我々の考えは、ベースモデルを用いて、ビデオレベルよりも微妙な時間分解能でトレーニングデータのラベルを推定し、これらのラベルでモデルを再訓練することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio-Visual Event Localization (AVEL) is the task of temporally localizing and classifying \emph{audio-visual events}, i.e., events simultaneously visible and audible in a video. In this paper, we solve AVEL in a weakly-supervised setting, where only video-level event labels (their presence/absence, but not their locations in time) are available as supervision for training. Our idea is to use a base model to estimate labels on the training data at a finer temporal resolution than at the video level and re-train the model with these labels. I.e., we determine the subset of labels for each \emph{slice} of frames in a training video by (i) replacing the frames outside the slice with those from a second video having no overlap in video-level labels, and (ii) feeding this synthetic video into the base model to extract labels for just the slice in question. To handle the out-of-distribution nature of our synthetic videos, we propose an auxiliary objective for the base model that induces more reliable predictions of the localized event labels as desired. Our three-stage pipeline outperforms several existing AVEL methods with no architectural changes and improves performance on a related weakly-supervised task as well.
• Abstract（参考訳）: オーディオ・ビジュアル・イベント・ローカライゼーション (AVEL) は、ビデオで同時に見えるイベントや可聴なイベントを時間的に局所化し、分類するタスクである。 本稿では,ビデオレベルのイベントラベルのみをトレーニングの監督として利用する,弱教師付き環境でAVELを解決する。 私たちのアイデアは、トレーニングデータのラベルをビデオレベルよりも細かい時間分解能で推定し、これらのラベルでモデルを再トレーニングするためにベースモデルを使用することです。 すなわち、トレーニングビデオにおけるフレームの各 \emph{slice} のラベルのサブセットを決定する。 (i)スライスの外側のフレームを、ビデオレベルのラベルに重複しない2番目のビデオのフレームに置き換える。 (2)この合成ビデオをベースモデルに入力して、問題のスライスのみのラベルを抽出する。 合成ビデオのアウト・オブ・ディストリビューション性に対処するため,我々は,より信頼性の高いイベントラベルの予測を所望するベースモデルの補助的目的を提案する。 私たちの3段階パイプラインは、アーキテクチャ上の変更のない既存のAVELメソッドよりも優れており、関連する弱教師付きタスクのパフォーマンスも向上しています。

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