論文の概要: PrAViC: Probabilistic Adaptation Framework for Real-Time Video Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11443v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 11:56:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-18 15:01:35.498830
• Title: PrAViC: Probabilistic Adaptation Framework for Real-Time Video Classification
• Title（参考訳）: PrAViC:リアルタイムビデオ分類のための確率的適応フレームワーク
• Authors: Magdalena Trędowicz, Łukasz Struski, Marcin Mazur, Szymon Janusz, Arkadiusz Lewicki, Jacek Tabor,
• Abstract要約: 本稿では,ビデオデータのオンライン分類問題を扱うための,新しい,統一的で理論に基づく適応フレームワークを提案する。 本研究の最初の段階は、シーケンシャルデータの分類理論のための堅牢な数学的基盤を確立することである。 次のフェーズでは、オフラインモデルをオンラインおよびリカレント操作に適応するための、簡単で容易に実装可能な方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.380324916960336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video processing is generally divided into two main categories: processing of the entire video, which typically yields optimal classification outcomes, and real-time processing, where the objective is to make a decision as promptly as possible. The latter is often driven by the need to identify rapidly potential critical or dangerous situations. These could include machine failure, traffic accidents, heart problems, or dangerous behavior. Although the models dedicated to the processing of entire videos are typically well-defined and clearly presented in the literature, this is not the case for online processing, where a plethora of hand-devised methods exist. To address this, we present \our{}, a novel, unified, and theoretically-based adaptation framework for dealing with the online classification problem for video data. The initial phase of our study is to establish a robust mathematical foundation for the theory of classification of sequential data, with the potential to make a decision at an early stage. This allows us to construct a natural function that encourages the model to return an outcome much faster. The subsequent phase is to demonstrate a straightforward and readily implementable method for adapting offline models to online and recurrent operations. Finally, by comparing the proposed approach to the non-online state-of-the-art baseline, it is demonstrated that the use of \our{} encourages the network to make earlier classification decisions without compromising accuracy.
• Abstract（参考訳）: ビデオ処理は一般的に2つの主要なカテゴリに分けられる: ビデオ全体の処理は、通常最適な分類結果をもたらすもので、リアルタイム処理は、できるだけ迅速に意思決定することを目的としている。 後者は、しばしば、急速に潜在的に危険または危険な状況を特定する必要性によって引き起こされる。 これには、機械の故障、交通事故、心臓の問題、危険な行動が含まれる。 ビデオ全体の処理専用のモデルは、典型的にはよく定義され、文献で明確に提示されるが、これは、手書きの手法が多数存在するオンライン処理には当てはまらない。 そこで本稿では,ビデオデータのオンライン分類問題に対処するための,新しい,統一的で理論に基づく適応フレームワークである \our{} を提案する。 本研究の最初の段階は、シーケンシャルデータの分類理論の堅牢な数学的基盤を確立することであり、早期に決定を下す可能性を秘めている。 これにより、モデルが結果を返すのをずっと早く促す自然な関数を構築することができます。 次のフェーズでは、オフラインモデルをオンラインおよびリカレント操作に適応するための、簡単で容易に実装可能な方法を示す。 最後に、提案したアプローチを非オンラインのベースラインと比較することにより、‘our{}’の使用により、精度を損なうことなく、以前の分類決定をネットワークに促すことが実証された。

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