論文の概要: EgoVideo: Exploring Egocentric Foundation Model and Downstream Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18070v4
• Date: Mon, 1 Jul 2024 02:44:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 12:41:53.278243
• Title: EgoVideo: Exploring Egocentric Foundation Model and Downstream Adaptation
• Title（参考訳）: EgoVideo:エゴセントリックなファンデーションモデルと下流適応を探る
• Authors: Baoqi Pei, Guo Chen, Jilan Xu, Yuping He, Yicheng Liu, Kanghua Pan, Yifei Huang, Yali Wang, Tong Lu, Limin Wang, Yu Qiao,
• Abstract要約: CVPR 2024のEgoVis Challengesには、Ego4Dチャレンジの5トラックとEPIC-Kitchensチャレンジの3トラックが含まれています。 ビデオ言語2towerモデルを構築し,厳密に整理された自我中心型ビデオデータを活用することにより,EgoVideoという新しい基礎モデルを導入する。 このモデルは、エゴセントリックなビデオの特徴に特化して設計されており、当社のコンペティションへの強力なサポートを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.32133648259802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this report, we present our solutions to the EgoVis Challenges in CVPR 2024, including five tracks in the Ego4D challenge and three tracks in the EPIC-Kitchens challenge. Building upon the video-language two-tower model and leveraging our meticulously organized egocentric video data, we introduce a novel foundation model called EgoVideo. This model is specifically designed to cater to the unique characteristics of egocentric videos and provides strong support for our competition submissions. In the Ego4D challenges, we tackle various tasks including Natural Language Queries, Step Grounding, Moment Queries, Short-term Object Interaction Anticipation, and Long-term Action Anticipation. In addition, we also participate in the EPIC-Kitchens challenge, where we engage in the Action Recognition, Multiple Instance Retrieval, and Domain Adaptation for Action Recognition tracks. By adapting EgoVideo to these diverse tasks, we showcase its versatility and effectiveness in different egocentric video analysis scenarios, demonstrating the powerful representation ability of EgoVideo as an egocentric foundation model. Our codebase and pretrained models are publicly available at https://github.com/OpenGVLab/EgoVideo.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Ego4Dチャレンジの5トラックとEPIC-Kitchensチャレンジの3トラックを含む,CVPR 2024におけるEgoVisチャレンジに対するソリューションを提案する。 ビデオ言語2towerモデルを構築し,厳密に整理された自我中心型ビデオデータを活用することにより,EgoVideoという新しい基礎モデルを導入する。 このモデルは、エゴセントリックなビデオの特徴に特化して設計されており、当社のコンペティションへの強力なサポートを提供する。 Ego4Dの課題では、自然言語クェリ、ステップグラウンド、モーメントクェリ、短期オブジェクトインタラクション予測、長期アクション予測といった様々なタスクに取り組みます。 また、EPIC-Kitchensチャレンジにも参加し、Action Recognition、Multiple Instance Retrieval、Domain Adaptation for Action Recognitionのトラックに取り組みます。 これらの多様なタスクにEgoVideoを適用することで、EgoVideoの強力な表現能力をエゴセントリック基盤モデルとして示すとともに、エゴセントリックなさまざまなビデオ分析シナリオにおいて、その汎用性と有効性を示す。 私たちのコードベースと事前トレーニングされたモデルは、https://github.com/OpenGVLab/EgoVideoで公開されています。

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