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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12347v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 08:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 19:48:46.130024
• Title: SMC-NCA: Semantic-guided Multi-level Contrast for Semi-supervised Temporal Action Segmentation
• Title（参考訳）: SMC-NCA : 半教師付き時間行動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 temporal 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）: 半教師付きテンポラル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。

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