論文の概要: LOGO: A Long-Form Video Dataset for Group Action Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05029v1
• Date: Sun, 7 Apr 2024 17:51:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 16:12:42.937235
• Title: LOGO: A Long-Form Video Dataset for Group Action Quality Assessment
• Title（参考訳）: LOGO:グループアクション品質評価のための長期ビデオデータセット
• Authors: Shiyi Zhang, Wenxun Dai, Sujia Wang, Xiangwei Shen, Jiwen Lu, Jie Zhou, Yansong Tang,
• Abstract要約: LOGOと呼ばれるアクション品質評価のための多人数長ビデオデータセットを構築した。 私たちのデータセットには、26のアーティスティックスイミングイベントの200の動画と、各サンプルに8人のアスリートと、平均204.2秒の時間が含まれています。 アノテーションの豊かさに関して、LOGOには、複数のアスリートのグループ情報とアクション手順に関する詳細なアノテーションを記述するためのフォーメーションラベルが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.53109605625047
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Action quality assessment (AQA) has become an emerging topic since it can be extensively applied in numerous scenarios. However, most existing methods and datasets focus on single-person short-sequence scenes, hindering the application of AQA in more complex situations. To address this issue, we construct a new multi-person long-form video dataset for action quality assessment named LOGO. Distinguished in scenario complexity, our dataset contains 200 videos from 26 artistic swimming events with 8 athletes in each sample along with an average duration of 204.2 seconds. As for richness in annotations, LOGO includes formation labels to depict group information of multiple athletes and detailed annotations on action procedures. Furthermore, we propose a simple yet effective method to model relations among athletes and reason about the potential temporal logic in long-form videos. Specifically, we design a group-aware attention module, which can be easily plugged into existing AQA methods, to enrich the clip-wise representations based on contextual group information. To benchmark LOGO, we systematically conduct investigations on the performance of several popular methods in AQA and action segmentation. The results reveal the challenges our dataset brings. Extensive experiments also show that our approach achieves state-of-the-art on the LOGO dataset. The dataset and code will be released at \url{https://github.com/shiyi-zh0408/LOGO }.
• Abstract（参考訳）: アクション品質アセスメント(AQA)は多くのシナリオで広く適用できるため、新たなトピックとなっている。 しかし、既存のほとんどの手法とデータセットは、より複雑な状況におけるAQAの適用を妨げる、シングルパーソンのショートシーケンスシーンに焦点を当てている。 この問題に対処するため,LOGOというアクション品質評価のための多人数長ビデオデータセットを構築した。 シナリオの複雑さで識別されたデータセットには、26のアーティスティックスイミングイベントのビデオ200本と、各サンプルに8人のアスリートと、平均204.2秒の時間が含まれています。 アノテーションの豊かさに関して、LOGOには、複数のアスリートのグループ情報とアクション手順に関する詳細なアノテーションを記述するためのフォーメーションラベルが含まれている。 さらに,スポーツ選手間の関係をモデル化する簡易かつ効果的な手法を提案する。 具体的には、既存のAQAメソッドに簡単にプラグイン可能なグループ認識アテンションモジュールを設計し、コンテキスト的グループ情報に基づくクリップワイズ表現を充実させる。 LOGOをベンチマークするために、AQAとアクションセグメンテーションにおけるいくつかの一般的な手法の性能について、系統的に調査を行う。 その結果、データセットがもたらす課題が明らかになりました。 また,大規模な実験により,LOGOデータセットの最先端化が図られている。 データセットとコードは \url{https://github.com/shiyi-zh0408/LOGO } でリリースされる。

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