論文の概要: Few-Shot Classification of Interactive Activities of Daily Living (InteractADL)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01662v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 17:59:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 21:11:55.662660
• Title: Few-Shot Classification of Interactive Activities of Daily Living (InteractADL)
• Title（参考訳）: 日常生活の対話活動の少ない分類法(InteractADL)
• Authors: Zane Durante, Robathan Harries, Edward Vendrow, Zelun Luo, Yuta Kyuragi, Kazuki Kozuka, Li Fei-Fei, Ehsan Adeli,
• Abstract要約: 我々は、人間(と物体)間の相互作用を含む複雑なADLを理解するための新しいデータセットとベンチマーク、InteractADLを提案する。 そこで本研究では,クラス名ベクトルを学習することにより,よりセマンティックなセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマン
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.15896055218621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding Activities of Daily Living (ADLs) is a crucial step for different applications including assistive robots, smart homes, and healthcare. However, to date, few benchmarks and methods have focused on complex ADLs, especially those involving multi-person interactions in home environments. In this paper, we propose a new dataset and benchmark, InteractADL, for understanding complex ADLs that involve interaction between humans (and objects). Furthermore, complex ADLs occurring in home environments comprise a challenging long-tailed distribution due to the rarity of multi-person interactions, and pose fine-grained visual recognition tasks due to the presence of semantically and visually similar classes. To address these issues, we propose a novel method for fine-grained few-shot video classification called Name Tuning that enables greater semantic separability by learning optimal class name vectors. We show that Name Tuning can be combined with existing prompt tuning strategies to learn the entire input text (rather than only learning the prompt or class names) and demonstrate improved performance for few-shot classification on InteractADL and 4 other fine-grained visual classification benchmarks. For transparency and reproducibility, we release our code at https://github.com/zanedurante/vlm_benchmark.
• Abstract（参考訳）: 日常生活のアクティビティ(ADL)を理解することは、補助ロボット、スマートホーム、ヘルスケアなど、さまざまなアプリケーションにとって重要なステップである。 しかし、これまでに複雑なADL、特に家庭環境における多人数インタラクションに焦点を絞ったベンチマークや手法はほとんどない。 本稿では,人間(と物体)間の相互作用を含む複雑なADLを理解するために,新しいデータセットとベンチマークであるInteractADLを提案する。 さらに、家庭環境において発生する複雑なADLは、多人数インタラクションの希少性により、困難で長い尾の分布を構成し、意味的および視覚的に類似したクラスが存在するため、きめ細かな視覚認識タスクを行う。 これらの問題に対処するために、最適なクラス名ベクトルを学習することで、より意味的な分離を可能にする、ネームチューニングと呼ばれる、きめ細かいビデオ分類法を提案する。 入力テキスト全体(プロンプトやクラス名のみを学習するのではなく)を学習するための既存のプロンプトチューニング戦略と組み合わせて、InteractADLおよび他の4つのきめ細かい視覚的分類ベンチマーク上でのいくつかのショット分類の性能向上を示す。 透明性と再現性のために、私たちはhttps://github.com/zanedurante/vlm_benchmark.comでコードを公開しています。

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