論文の概要: Spatio-temporal Prompting Network for Robust Video Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02574v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 17:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 18:48:55.654315
• Title: Spatio-temporal Prompting Network for Robust Video Feature Extraction
• Title（参考訳）: ロバストビデオ特徴抽出のための時空間プロンプトネットワーク
• Authors: Guanxiong Sun, Chi Wang, Zhaoyu Zhang, Jiankang Deng, Stefanos Zafeiriou, Yang Hua
• Abstract要約: フレームテンポラリ(Frametemporal)は、ビデオ理解の分野における大きな課題の1つだ。 最近のアプローチでは、トランスフォーマーベースの統合モジュールを活用して、時間的品質情報を得る。 N-Temporal Prompting Network (NNSTP) という,クリーンで統一されたフレームワークを提案する。 ネットワークバックボーン内の入力特徴を調整することで,映像特徴の抽出を効率的に行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.54597668310707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Frame quality deterioration is one of the main challenges in the field of video understanding. To compensate for the information loss caused by deteriorated frames, recent approaches exploit transformer-based integration modules to obtain spatio-temporal information. However, these integration modules are heavy and complex. Furthermore, each integration module is specifically tailored for its target task, making it difficult to generalise to multiple tasks. In this paper, we present a neat and unified framework, called Spatio-Temporal Prompting Network (STPN). It can efficiently extract robust and accurate video features by dynamically adjusting the input features in the backbone network. Specifically, STPN predicts several video prompts containing spatio-temporal information of neighbour frames. Then, these video prompts are prepended to the patch embeddings of the current frame as the updated input for video feature extraction. Moreover, STPN is easy to generalise to various video tasks because it does not contain task-specific modules. Without bells and whistles, STPN achieves state-of-the-art performance on three widely-used datasets for different video understanding tasks, i.e., ImageNetVID for video object detection, YouTubeVIS for video instance segmentation, and GOT-10k for visual object tracking. Code is available at https://github.com/guanxiongsun/vfe.pytorch.
• Abstract（参考訳）: フレーム品質の劣化は、ビデオ理解の分野で大きな課題の1つである。 劣化したフレームによる情報損失を補うため,最近の手法ではトランスフォーマーベースの統合モジュールを利用して時空間情報を取得する。 しかし、これらの統合モジュールは重く複雑です。 さらに、各統合モジュールはターゲットタスク用に特別に調整されており、複数のタスクに一般化することが困難である。 本稿では,スポーティ・テンポラル・プロンプティング・ネットワーク(STPN)と呼ばれる,クリーンで統一されたフレームワークを提案する。 バックボーンネットワークの入力特徴を動的に調整することにより、ロバストで正確な映像特徴を効率的に抽出することができる。 具体的には、STPNは近隣フレームの時空間情報を含む複数のビデオプロンプトを予測する。 そして、ビデオ特徴抽出のための更新入力として、現在のフレームのパッチ埋め込みに、これらのビデオプロンプトをプリプットする。 さらに、STPNはタスク固有のモジュールを含まないため、様々なビデオタスクに簡単に一般化できる。 STPNは、ビデオオブジェクト検出のためのImageNetVID、ビデオインスタンスセグメンテーションのためのYouTubeVIS、ビジュアルオブジェクト追跡のためのGOT-10kという、さまざまなビデオ理解タスクのために広く使用されている3つのデータセットに対して、最先端のパフォーマンスを達成する。 コードはhttps://github.com/guanxiongsun/vfe.pytorchで入手できる。

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