Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaussian Mixture Proposals with Pull-Push Learning Scheme to Capture Diverse Events for Weakly Supervised Temporal Video Grounding

論文の概要: Gaussian Mixture Proposals with Pull-Push Learning Scheme to Capture Diverse Events for Weakly Supervised Temporal Video Grounding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16388v1
Date: Wed, 27 Dec 2023 03:29:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-29 19:38:39.350754
Title: Gaussian Mixture Proposals with Pull-Push Learning Scheme to Capture Diverse Events for Weakly Supervised Temporal Video Grounding
Title（参考訳）: 極端に監督された時間的ビデオグラウンドにおける多様なイベントをキャプチャするためのプルプッシュ学習方式によるガウス混合の提案
Authors: Sunoh Kim, Jungchan Cho, Joonsang Yu, YoungJoon Yoo, Jin Young Choi
Abstract要約: 任意の形状を表現できるガウス混合提案法(GMP)を提案する。 GMPの学習において、各ガウスは特徴空間で訓練されるのではなく、時間的位置で実装される。本稿では,引き抜きと押し込みによるプルプッシュ学習手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.357650293676482
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the weakly supervised temporal video grounding study, previous methods use predetermined single Gaussian proposals which lack the ability to express diverse events described by the sentence query. To enhance the expression ability of a proposal, we propose a Gaussian mixture proposal (GMP) that can depict arbitrary shapes by learning importance, centroid, and range of every Gaussian in the mixture. In learning GMP, each Gaussian is not trained in a feature space but is implemented over a temporal location. Thus the conventional feature-based learning for Gaussian mixture model is not valid for our case. In our special setting, to learn moderately coupled Gaussian mixture capturing diverse events, we newly propose a pull-push learning scheme using pulling and pushing losses, each of which plays an opposite role to the other. The effects of components in our scheme are verified in-depth with extensive ablation studies and the overall scheme achieves state-of-the-art performance. Our code is available at https://github.com/sunoh-kim/pps.
Abstract（参考訳）: 弱教師付き時間的ビデオグラウンドング研究では、従来の手法では、文クエリによって記述された多様なイベントを表現する能力のない、所定の単一のガウス的提案を用いる。提案の表現能力を高めるために, 混合中のガウスの重要度, 遠心性, 範囲を学習することで任意の形状を表現できるガウス混合提案 (gmp) を提案する。 GMPの学習において、各ガウスは特徴空間で訓練されるのではなく、時間的位置で実装される。したがって,ガウス混合モデルの従来の特徴ベース学習は有効ではない。本稿では,多種多様な事象を収集するガウス混合を適度に結合した学習を行うために,損失の引き抜きと押し込みを用いたプルプッシュ学習方式を提案する。本手法における成分の影響を広範囲なアブレーション研究により詳細に検証し,その総合的な評価結果を得た。私たちのコードはhttps://github.com/sunoh-kim/ppsで利用可能です。

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