論文の概要: Dancing with Images: Video Distillation via Static-Dynamic Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00362v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 05:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 15:27:50.874041
• Title: Dancing with Images: Video Distillation via Static-Dynamic Disentanglement
• Title（参考訳）: 画像で踊る:静力学的不連続によるビデオ蒸留
• Authors: Ziyu Wang, Yue Xu, Cewu Lu, Yong-Lu Li
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ蒸留に関する最初の体系的研究を行い,時間的圧縮を分類する分類法を提案する。 本研究は, 蒸留において時間的情報がよく学習されていないことを明らかにする。 提案手法は,ビデオデータセットの様々なスケールでの最先端化を実現し,ストレージ支出の削減を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.46753067469679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, dataset distillation has paved the way towards efficient machine learning, especially for image datasets. However, the distillation for videos, characterized by an exclusive temporal dimension, remains an underexplored domain. In this work, we provide the first systematic study of video distillation and introduce a taxonomy to categorize temporal compression. Our investigation reveals that the temporal information is usually not well learned during distillation , and the temporal dimension of synthetic data contributes little. The observations motivate our unified framework of disentangling the dynamic and static information in the videos. It first distills the videos into still images as static memory and then compensates the dynamic and motion information with a learnable dynamic memory block. Our method achieves state-of-the-art on video datasets at different scales, with notably smaller storage expenditure. Our code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 最近、データセット蒸留は効率的な機械学習、特に画像データセットへの道を開いた。 しかし、ビデオの蒸留は、排他的時間次元によって特徴づけられ、未探索領域のままである。 本研究では,ビデオ蒸留の体系的研究を行い,時間的圧縮を分類する分類法を提案する。 本研究は, 蒸留中に時間情報はよく学習されず, 合成データの時間次元がほとんど寄与しないことを明らかにした。 この観察は、ビデオ内の動的および静的情報を分離する統合された枠組みを動機付けます。 まず静止画に静止画を蒸留し、次に動的・動情報を学習可能な動的メモリブロックで補償する。 提案手法は,ビデオデータセットの様々なスケールでの最先端化を実現する。 私たちのコードは公開されます。

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