論文の概要: Video Recognition in Portrait Mode

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13746v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 11:30:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 15:20:05.640441
• Title: Video Recognition in Portrait Mode
• Title（参考訳）: ポートレートモードにおける映像認識
• Authors: Mingfei Han, Linjie Yang, Xiaojie Jin, Jiashi Feng, Xiaojun Chang, Heng Wang
• Abstract要約: ポートレートモードビデオ認識のための最初のデータセットであるPortraitMode-400を開発した。 画像フォーマット(画像モードとランドスケープモード)が、異なるフォーマットによる認識精度と空間バイアスに与える影響を包括的に分析する。 本研究では,データ拡張の選択,評価手順,時間的情報の重要性,音声モダリティの役割など,ポートレートモード映像認識の重要な側面を探求する実験を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.3393666122704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The creation of new datasets often presents new challenges for video recognition and can inspire novel ideas while addressing these challenges. While existing datasets mainly comprise landscape mode videos, our paper seeks to introduce portrait mode videos to the research community and highlight the unique challenges associated with this video format. With the growing popularity of smartphones and social media applications, recognizing portrait mode videos is becoming increasingly important. To this end, we have developed the first dataset dedicated to portrait mode video recognition, namely PortraitMode-400. The taxonomy of PortraitMode-400 was constructed in a data-driven manner, comprising 400 fine-grained categories, and rigorous quality assurance was implemented to ensure the accuracy of human annotations. In addition to the new dataset, we conducted a comprehensive analysis of the impact of video format (portrait mode versus landscape mode) on recognition accuracy and spatial bias due to the different formats. Furthermore, we designed extensive experiments to explore key aspects of portrait mode video recognition, including the choice of data augmentation, evaluation procedure, the importance of temporal information, and the role of audio modality. Building on the insights from our experimental results and the introduction of PortraitMode-400, our paper aims to inspire further research efforts in this emerging research area.
• Abstract（参考訳）: 新しいデータセットの作成は、しばしばビデオ認識の新しい課題を示し、これらの課題に対処しながら、新しいアイデアを刺激することができる。 既存のデータセットは主にランドスケープモードのビデオで構成されているが、本稿は研究コミュニティにポートレートモードビデオを導入し、このビデオフォーマットに関連するユニークな課題を強調している。 スマートフォンやソーシャルメディアアプリケーションの人気が高まる中、ポートレートモード動画の認識がますます重要になっている。 そこで我々は,ポートレートモードビデオ認識のための最初のデータセット,portalmode-400を開発した。 PortraitMode-400の分類は、細粒度400のカテゴリからなるデータ駆動方式で構築され、人間のアノテーションの精度を確保するために厳密な品質保証が実施された。 新たなデータセットに加えて,異なるフォーマットによる認識精度と空間バイアスに対する映像フォーマット(画像モードと風景モード)の影響を包括的に分析した。 さらに,データ拡張の選択,評価手順,時間情報の重要性,音声モダリティの役割など,ポートレートモード映像認識の重要な側面を探索するために,広範な実験を行った。 実験結果から得られた知見とPortraitMode-400の導入を踏まえ,本研究分野におけるさらなる研究活動の促進を目的とする。

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