論文の概要: TikTokActions: A TikTok-Derived Video Dataset for Human Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08875v2
• Date: Mon, 11 Mar 2024 23:42:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 00:45:24.727979
• Title: TikTokActions: A TikTok-Derived Video Dataset for Human Action Recognition
• Title（参考訳）: TikTokActions:人間の行動認識のためのビデオデータセットTikTok
• Authors: Yang Qian, Yinan Sun, Ali Kargarandehkordi, Onur Cezmi Mutlu, Saimourya Surabhi, Pingyi Chen, Zain Jabbar, Dennis Paul Wall, Peter Washington
• Abstract要約: 現代の人間の行動に関する386のハッシュタグの下に分類された283,582のユニークなビデオクリップのデータセットをリリースする。 Tik-Tokデータセットを使用して事前トレーニングされたモデルのパフォーマンスは、より大きなアクション認識データセットでトレーニングされたモデルに匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4735867606303974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing variety and quantity of tagged multimedia content on platforms such as TikTok provides an opportunity to advance computer vision modeling. We have curated a distinctive dataset of 283,582 unique video clips categorized under 386 hashtags relating to modern human actions. We release this dataset as a valuable resource for building domain-specific foundation models for human movement modeling tasks such as action recognition. To validate this dataset, which we name TikTokActions, we perform two sets of experiments. First, we pretrain the state-of-the-art VideoMAEv2 with a ViT-base backbone on TikTokActions subset, and then fine-tune and evaluate on popular datasets such as UCF101 and the HMDB51. We find that the performance of the model pre-trained using our Tik-Tok dataset is comparable to models trained on larger action recognition datasets (95.3% on UCF101 and 53.24% on HMDB51). Furthermore, our investigation into the relationship between pre-training dataset size and fine-tuning performance reveals that beyond a certain threshold, the incremental benefit of larger training sets diminishes. This work introduces a useful TikTok video dataset that is available for public use and provides insights into the marginal benefit of increasing pre-training dataset sizes for video-based foundation models.
• Abstract（参考訳）: TikTokのようなプラットフォーム上でのタグ付きマルチメディアコンテンツの多様性と量の増加は、コンピュータビジョンモデリングを前進させる機会を提供する。 現代人の行動に関連する386個のハッシュタグに分類した283,582本のユニークなビデオクリップを収集した。 我々は、このデータセットを、アクション認識などのヒューマンムーブメントモデリングタスクのためのドメイン固有の基礎モデルを構築するための貴重なリソースとしてリリースする。 このデータセットを検証するために、TikTokActionsという2つの実験を行った。 まず、TikTokActionsサブセット上のVTベースバックボーンで最先端のVideoMAEv2を事前トレーニングし、次いで微調整を行い、UCF101やHMDB51のような一般的なデータセットで評価する。 Tik-Tokデータセットを使用して事前トレーニングされたモデルの性能は、より大きなアクション認識データセットでトレーニングされたモデルに匹敵する(UCF101では95.3%、HMDB51では53.24%)。 さらに,事前学習データセットのサイズと微調整性能の関係について検討した結果,一定の閾値を超えると,より大きなトレーニングセットの漸進的なメリットが減少することがわかった。 この研究は、tiktokビデオデータセットを一般向けに提供し、ビデオベースの基礎モデルの事前トレーニングデータセットサイズを増加させる限界的なメリットについての洞察を提供する。

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