論文の概要: SMC-NCA: Semantic-guided Multi-level Contrast for Semi-supervised Action Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12347v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 17:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 14:38:31.947912
• Title: SMC-NCA: Semantic-guided Multi-level Contrast for Semi-supervised Action Segmentation
• Title（参考訳）: SMC-NCA: 半教師型アクションセグメンテーションのための意味誘導型マルチレベルコントラスト
• Authors: Feixiang Zhou, Zheheng Jiang, Huiyu Zhou and Xuelong Li
• Abstract要約: 本稿では,アクションセグメンテーションのための強力なフレームワイズ表現を抽出するために,近隣環境対応ユニット(SMC-NCA)を用いた新しいマルチレベルコントラスト方式を提案する。 我々のSMCは3つのベンチマークで他の最先端の手法よりも優れており、編集距離と精度の点で最大17.8%と12.6%の改善を提供している。 また,提案手法の有効性をパーキンソン病マウス行動データセットに示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.9100732918114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised action segmentation aims to perform frame-wise classification in long untrimmed videos, where only a fraction of videos in the training set have labels. Recent studies have shown the potential of contrastive learning in unsupervised representation learning using unlabelled data. However, learning the representation of each frame by unsupervised contrastive learning for action segmentation remains an open and challenging problem. In this paper, we propose a novel Semantic-guided Multi-level Contrast scheme with a Neighbourhood-Consistency-Aware unit (SMC-NCA) to extract strong frame-wise representations for semi-supervised action segmentation. Specifically, for representation learning, SMC is firstly used to explore intra- and inter-information variations in a unified and contrastive way, based on dynamic clustering process of the original input, encoded semantic and temporal features. Then, the NCA module, which is responsible for enforcing spatial consistency between neighbourhoods centered at different frames to alleviate over-segmentation issues, works alongside SMC for semi-supervised learning. Our SMC outperforms the other state-of-the-art methods on three benchmarks, offering improvements of up to 17.8% and 12.6% in terms of edit distance and accuracy, respectively. Additionally, the NCA unit results in significant better segmentation performance against the others in the presence of only 5% labelled videos. We also demonstrate the effectiveness of the proposed method on our Parkinson's Disease Mouse Behaviour (PDMB) dataset. The code and datasets will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きアクションセグメンテーションは、トレーニングセット内のビデオのほんの一部にラベルがある長い未トリミングビデオでフレーム単位で分類することを目的としている。 近年,ラベルなしデータを用いた教師なし表現学習におけるコントラスト学習の可能性が示されている。 しかしながら、アクションセグメンテーションのための教師なしコントラスト学習による各フレームの表現の学習は、オープンかつ挑戦的な問題である。 本稿では,SMC-NCA(Neighbourhood-Consistency-Aware Unit)を用いたSemantic-Guided Multi-level Contrastスキームを提案する。 特に、表現学習のために、smcは、最初の入力、エンコードされた意味的および時間的特徴の動的なクラスタリングプロセスに基づいて、情報内および情報間のバリエーションを統一的かつ対比的に探求するために最初に使用される。 次に,NCAモジュールは,半教師付き学習のためのSMCと連携して,異なるフレームを中心とした周辺地域間の空間的整合性を確保する。 当社のsmcは3つのベンチマークで他の最先端手法よりも優れており、編集距離と精度でそれぞれ17.8%と12.6%改善しています。 さらに、NAAユニットは、わずか5%のラベル付きビデオの存在下で、他との大きなセグメンテーション性能が向上する。 また,提案手法の有効性をParkinson's Disease Mouse Behaviour (PDMB) データセットに示す。 コードとデータセットは一般公開される予定だ。

関連論文リスト

• An Information Compensation Framework for Zero-Shot Skeleton-based Action Recognition [49.45660055499103]
  ゼロショットの人間の骨格に基づく行動認識は、トレーニング中に見られるカテゴリ外の行動を認識するモデルを構築することを目的としている。 従来の研究では、シーケンスの視覚的空間分布と意味的空間分布の整合性に焦点が当てられていた。 強固で頑健な表現を得るために,新たな損失関数サンプリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T06:53:01Z)
• Multi-Scale Cross Contrastive Learning for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [14.536384387956527]
  医用画像の構造を分割するマルチスケールクロススーパービジョンコントラスト学習フレームワークを開発した。 提案手法は,頑健な特徴表現を抽出するために,地上構造と横断予測ラベルに基づくマルチスケール特徴と対比する。 Diceでは最先端の半教師あり手法を3.0%以上上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T16:55:32Z)
• Proposal-Based Multiple Instance Learning for Weakly-Supervised Temporal Action Localization [98.66318678030491]
  微弱に監督された時間的行動ローカライゼーションは、トレーニング中にビデオレベルのカテゴリラベルのみを持つ未トリミングビデオのアクションをローカライズし、認識することを目的としている。 本稿では,提案手法をベースとしたP-MIL(Multiple Instance Learning)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T02:48:04Z)
• Fine-grained Temporal Contrastive Learning for Weakly-supervised Temporal Action Localization [87.47977407022492]
  本稿では,シーケンス・ツー・シーケンスの区別を文脈的に比較することで学習が,弱い教師付き行動の局所化に不可欠な帰納的バイアスをもたらすことを論じる。 微分可能な動的プログラミングの定式化の下では、FSD(Fen-fine Sequence Distance)とLCS(Longest Common Subsequence)の2つの相補的コントラストが設計されている。 提案手法は,2つのベンチマークにおいて最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T05:13:50Z)
• MuSCLe: A Multi-Strategy Contrastive Learning Framework for Weakly Supervised Semantic Segmentation [39.858844102571176]
  弱教師付きセマンティックセグメンテーション(WSSS)は、教師付きセマンティックセグメンテーション(SSS)メソッドで必要とされるピクセルレベルのアノテーションではなく、画像レベルのアノテーションのような弱いラベルに依存している。 本稿では,改良された特徴表現とWSSS性能を向上させるために,新しいマルチストラテジー・コントラスト学習(MuSCLe)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T14:38:50Z)
• Iterative Frame-Level Representation Learning And Classification For Semi-Supervised Temporal Action Segmentation [25.08516972520265]
  時間的アクションセグメンテーションは、各フレームのアクションを(長い)ビデオシーケンスで分類する。 時間的行動セグメント化のための第1の半教師付き手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T16:47:24Z)
• 3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit [52.19199260960558]
  教師なし3次元骨格に基づく行動表現(CrosSCLR)のためのクロスビューコントラスト学習フレームワークを提案する。 CrosSCLRは、シングルビューのコントラスト学習(SkeletonCLR)とクロスビューの一貫した知識マイニング(CVC-KM)モジュールの両方で構成されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-29T16:29:41Z)
• Learning by Aligning Videos in Time [10.075645944474287]
  本稿では,時間的映像アライメントを前提課題として,映像表現を学習するための自己教師型アプローチを提案する。 我々は、エンコーダネットワークをトレーニングするための監視信号として使用できる、時間的アライメント損失と時間的正規化項の新たな組み合わせを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T17:55:52Z)
• Spatial-Temporal Multi-Cue Network for Continuous Sign Language Recognition [141.24314054768922]
  本稿では、視覚に基づくシーケンス学習問題を解決するために、時空間マルチキュー(STMC)ネットワークを提案する。 有効性を検証するため、3つの大規模CSLRベンチマークで実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-08T15:38:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。