論文の概要: Balancing Accuracy and Training Time in Federated Learning for Violence Detection in Surveillance Videos: A Study of Neural Network Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05106v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 19:44:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 14:51:15.571997
• Title: Balancing Accuracy and Training Time in Federated Learning for Violence Detection in Surveillance Videos: A Study of Neural Network Architectures
• Title（参考訳）: 監視ビデオにおける暴力検出のためのフェデレーション学習における精度とトレーニング時間の評価:ニューラルネットワークアーキテクチャの検討
• Authors: Pajon Quentin, Serre Swan, Wissocq Hugo, Rabaud L\'eo, Haidar Siba, Yaacoub Antoun
• Abstract要約: この研究は、ベンチマークビデオデータセットから抽出した時間的検出機能を用いた実験を含む。 スーパーコンバージェンスやトランスファーラーニングなど,さまざまな機械学習技術について検討した。 この研究は、フェデレートされた学習コンテキストにおける最高の暴力検出モデルを訓練することにより、最先端モデルと比較して精度が向上する。
• 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: This paper presents an investigation into machine learning techniques for violence detection in videos and their adaptation to a federated learning context. The study includes experiments with spatio-temporal features extracted from benchmark video datasets, comparison of different methods, and proposal of a modified version of the "Flow-Gated" architecture called "Diff-Gated." Additionally, various machine learning techniques, including super-convergence and transfer learning, are explored, and a method for adapting centralized datasets to a federated learning context is developed. The research achieves better accuracy results compared to state-of-the-art models by training the best violence detection model in a federated learning context.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオにおける暴力検出のための機械学習技術とその統合学習文脈への適応について検討する。 この研究は、ベンチマークビデオデータセットから抽出された時空間的特徴、異なる方法の比較、およびDiff-Gatedと呼ばれる"Flow-Gated"アーキテクチャの修正版の提案を含む。 さらに,超収束学習や伝達学習など,さまざまな機械学習手法を探求し,統合学習コンテキストに集中型データセットを適用する手法を開発した。 この研究は、フェデレーション学習の文脈で最高の暴力検出モデルをトレーニングすることで、最先端のモデルよりも精度の高い結果を得る。

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