論文の概要: IVAC-P2L: Leveraging Irregular Repetition Priors for Improving Video Action Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11959v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 11:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 13:39:48.345070
• Title: IVAC-P2L: Leveraging Irregular Repetition Priors for Improving Video Action Counting
• Title（参考訳）: IVAC-P2L:ビデオアクションカウントを改善するために不規則な繰り返しプリミティブを活用する
• Authors: Hang Wang, Zhi-Qi Cheng, Youtian Du, Lei Zhang,
• Abstract要約: ビデオアクションカウント(VAC)は、ビデオ内の反復的なアクションを分析する上で重要である。 伝統的な手法は、割り込みや周期の変動など、アクション反復の複雑さを見落としてきた。 ビデオにおける不規則な反復パターンのモデル化を優先する不規則なビデオアクションカウント(IVAC)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.596979713593765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video Action Counting (VAC) is crucial in analyzing sports, fitness, and everyday activities by quantifying repetitive actions in videos. However, traditional VAC methods have overlooked the complexity of action repetitions, such as interruptions and the variability in cycle duration. Our research addresses the shortfall by introducing a novel approach to VAC, called Irregular Video Action Counting (IVAC). IVAC prioritizes modeling irregular repetition patterns in videos, which we define through two primary aspects: Inter-cycle Consistency and Cycle-interval Inconsistency. Inter-cycle Consistency ensures homogeneity in the spatial-temporal representations of cycle segments, signifying action uniformity within cycles. Cycle-interval inconsistency highlights the importance of distinguishing between cycle segments and intervals based on their inherent content differences. To encapsulate these principles, we propose a new methodology that includes consistency and inconsistency modules, supported by a unique pull-push loss (P2L) mechanism. The IVAC-P2L model applies a pull loss to promote coherence among cycle segment features and a push loss to clearly distinguish features of cycle segments from interval segments. Empirical evaluations conducted on the RepCount dataset demonstrate that the IVAC-P2L model sets a new benchmark in VAC task performance. Furthermore, the model demonstrates exceptional adaptability and generalization across various video contents, outperforming existing models on two additional datasets, UCFRep and Countix, without the need for dataset-specific optimization. These results confirm the efficacy of our approach in addressing irregular repetitions in videos and pave the way for further advancements in video analysis and understanding.
• Abstract（参考訳）: ビデオアクションカウント(英語: Video Action Counting, VAC)は、スポーツ、フィットネス、日々の活動を分析し、ビデオ内の反復行動の定量化に重要である。 しかしながら、従来のVAC手法は、割り込みや周期の変動など、アクション反復の複雑さを見落としている。 本研究は,IVAC(Irregular Video Action Counting)と呼ばれる新しいアプローチを導入することで,その欠点に対処する。 IVACはビデオにおける不規則な反復パターンのモデリングを優先し、サイクル間一貫性とサイクル間一貫性の2つの主要な側面で定義する。 サイクル間一貫性は、サイクルセグメントの時空間表現における均一性を保証する。 サイクル間不整合は、その固有の内容の違いに基づいて、サイクルセグメントと間隔を区別することの重要性を強調している。 これらの原則をカプセル化するために,一意のプル・プッシュ・ロス(P2L)機構によって支持される一貫性と不整合モジュールを含む新しい方法論を提案する。 IVAC-P2Lモデルでは、周期セグメントの特徴間のコヒーレンスを促進するためにプルロスと、周期セグメントの特徴と間隔セグメントを明確に区別するためにプッシュロスを適用している。 RepCountデータセットで実施された実証評価では、IVAC-P2LモデルがVACタスク性能の新たなベンチマークを設定できることが示されている。 さらに、このモデルは、データセット固有の最適化を必要とせずに、UCFRepとCountixという2つの追加データセット上で既存のモデルよりも優れた、様々なビデオコンテンツに対する例外的な適応性と一般化を示す。 これらの結果は,ビデオにおける不規則な繰り返しに対処するためのアプローチの有効性を確認し,ビデオ分析と理解のさらなる進歩の道を開くものである。

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