Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Compressed Video Action Recognition through Progressive Knowledge Distillation

論文の概要: Advancing Compressed Video Action Recognition through Progressive Knowledge Distillation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02713v1
Date: Tue, 2 Jul 2024 23:30:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 17:54:48.164610
Title: Advancing Compressed Video Action Recognition through Progressive Knowledge Distillation
Title（参考訳）: プログレッシブ・ナレッジ蒸留による圧縮映像行動認識の促進
Authors: Efstathia Soufleri, Deepak Ravikumar, Kaushik Roy,
Abstract要約: 圧縮ビデオアクション認識は、圧縮されたビデオ、すなわちモーションベクトル、残差、フレーム内の様々なモードを活用することで、ビデオサンプルを分類する。本稿では,PKD(Progressive Knowledge Distillation)を提案する。PKD(Progressive Knowledge Distillation)は,動きベクトルネットワークから始まる知識を蒸留し,残差を除去し,最後にフレーム内ネットワークを逐次改善し,IC精度を向上する手法である。実験では,PKDを用いたICのトレーニングの有効性を実証し,ICの精度を最大5.87%,11.42%向上させた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.738409533239947
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Compressed video action recognition classifies video samples by leveraging the different modalities in compressed videos, namely motion vectors, residuals, and intra-frames. For this purpose, three neural networks are deployed, each dedicated to processing one modality. Our observations indicate that the network processing intra-frames tend to converge to a flatter minimum than the network processing residuals, which in turn converges to a flatter minimum than the motion vector network. This hierarchy in convergence motivates our strategy for knowledge transfer among modalities to achieve flatter minima, which are generally associated with better generalization. With this insight, we propose Progressive Knowledge Distillation (PKD), a technique that incrementally transfers knowledge across the modalities. This method involves attaching early exits (Internal Classifiers - ICs) to the three networks. PKD distills knowledge starting from the motion vector network, followed by the residual, and finally, the intra-frame network, sequentially improving IC accuracy. Further, we propose the Weighted Inference with Scaled Ensemble (WISE), which combines outputs from the ICs using learned weights, boosting accuracy during inference. Our experiments demonstrate the effectiveness of training the ICs with PKD compared to standard cross-entropy-based training, showing IC accuracy improvements of up to 5.87% and 11.42% on the UCF-101 and HMDB-51 datasets, respectively. Additionally, WISE improves accuracy by up to 4.28% and 9.30% on UCF-101 and HMDB-51, respectively.
Abstract（参考訳）: 圧縮ビデオアクション認識は、圧縮されたビデオ、すなわちモーションベクトル、残差、フレーム内の様々なモードを活用することで、ビデオサンプルを分類する。この目的のために、3つのニューラルネットワークがデプロイされ、それぞれが1つのモダリティを処理する。本研究は, フレーム内ネットワーク処理がネットワーク処理残差よりも平らな最小値に収束する傾向にあり, 移動ベクトルネットワークよりも平らな最小値に収束することを示した。この収束の階層構造は、一般的により一般化に結びついているフラットなミニマを達成するために、モダリティ間の知識伝達の戦略を動機付けている。そこで本研究では,段階的に知識をモダリティ間で伝達する手法であるプログレッシブ・ナレッジ蒸留(PKD)を提案する。この方法は3つのネットワークに早期出口(内部分類器 - IC)をアタッチすることを含む。 PKDは、動きベクトルネットワークから始まる知識を蒸留し、次に残留し、最後にフレーム内ネットワークを蒸留し、IC精度を逐次改善する。さらに、ICからの出力を学習重みで組み合わせ、推論の精度を高めるWeighted Inference with Scaled Ensemble (WISE)を提案する。実験では,PKDを用いたICのトレーニングの有効性を実証し,UCF-101データセットとHMDB-51データセットのIC精度を最大5.87%,11.42%向上させた。さらに、WISEはUCF-101とHMDB-51で最大4.28%、9.30%の精度向上を実現している。

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