論文の概要: Unsupervised Video Summarization via Reinforcement Learning and a Trained Evaluator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04258v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 05:08:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 14:31:15.255877
• Title: Unsupervised Video Summarization via Reinforcement Learning and a Trained Evaluator
• Title（参考訳）: 強化学習と訓練評価器による教師なし映像要約
• Authors: Mehryar Abbasi, Hadi Hadizadeh, Parvaneh Saeedi,
• Abstract要約: 本稿では,強化学習を用いた教師なし映像要約のための新しい手法を提案する。 それは、敵のジェネレータ-識別器アーキテクチャの不安定なトレーニングを含む、現在の教師なし手法の既存の制限に対処することを目的としている。 実験の結果, TVSum と SumMe のデータセットでそれぞれ62.3 と 54.5 のFスコアが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.530212768657544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach for unsupervised video summarization using reinforcement learning. It aims to address the existing limitations of current unsupervised methods, including unstable training of adversarial generator-discriminator architectures and reliance on hand-crafted reward functions for quality evaluation. The proposed method is based on the concept that a concise and informative summary should result in a reconstructed video that closely resembles the original. The summarizer model assigns an importance score to each frame and generates a video summary. In the proposed scheme, reinforcement learning, coupled with a unique reward generation pipeline, is employed to train the summarizer model. The reward generation pipeline trains the summarizer to create summaries that lead to improved reconstructions. It comprises a generator model capable of reconstructing masked frames from a partially masked video, along with a reward mechanism that compares the reconstructed video from the summary against the original. The video generator is trained in a self-supervised manner to reconstruct randomly masked frames, enhancing its ability to generate accurate summaries. This training pipeline results in a summarizer model that better mimics human-generated video summaries compared to methods relying on hand-crafted rewards. The training process consists of two stable and isolated training steps, unlike adversarial architectures. Experimental results demonstrate promising performance, with F-scores of 62.3 and 54.5 on TVSum and SumMe datasets, respectively. Additionally, the inference stage is 300 times faster than our previously reported state-of-the-art method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,強化学習を用いた教師なし映像要約のための新しい手法を提案する。 本研究の目的は、敵のジェネレータ識別アーキテクチャの不安定なトレーニングや、手作りの報酬関数による品質評価など、現在の教師なし手法の既存の制限に対処することである。 提案手法は,簡潔かつ情報的な要約により,オリジナルによく似た再構成ビデオが得られるという概念に基づいている。 要約モデルは、各フレームに重要スコアを割り当て、ビデオ要約を生成する。 提案手法では,一意の報酬生成パイプラインと組み合わさった強化学習を用いて,要約モデルの学習を行う。 報酬生成パイプラインは、要約器を訓練して、改善された再構築につながる要約を作成する。 部分的にマスキングされた映像からマスクされたフレームを再構成できるジェネレータモデルと、その要約から再構成された映像を原文と比較する報酬機構とを備える。 ビデオジェネレータは、ランダムにマスキングされたフレームを再構成する自己教師型の方法で訓練され、正確な要約を生成する能力を高める。 このトレーニングパイプラインは、手作りの報酬に依存する方法と比較して、人間の生成したビデオ要約をよりよく模倣する要約モデルをもたらす。 トレーニングプロセスは、敵のアーキテクチャとは異なり、2つの安定かつ孤立したトレーニングステップで構成される。 実験の結果, TVSum と SumMe のデータセットでそれぞれ62.3 と 54.5 のFスコアが得られた。 さらに、予測段階は、以前報告した最先端手法の300倍高速である。

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