論文の概要: Leveraging Transformers for Weakly Supervised Object Localization in Unconstrained Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06018v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 15:08:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 15:10:58.533913
• Title: Leveraging Transformers for Weakly Supervised Object Localization in Unconstrained Videos
• Title（参考訳）: 非拘束映像における弱教師付き物体位置定位変換器の活用
• Authors: Shakeeb Murtaza, Marco Pedersoli, Aydin Sarraf, Eric Granger,
• Abstract要約: 最先端WSVOL法はクラスアクティベーションマッピング(CAM)に依存している 我々のTrCAM-V法は,これらの領域からハエの擬似ピクセルをサンプリングすることで,ローカライズネットワークのトレーニングを可能にする。 推論中、モデルはリアルタイムなローカライゼーションアプリケーションのために個々のフレームを処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.762698438702854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weakly-Supervised Video Object Localization (WSVOL) involves localizing an object in videos using only video-level labels, also referred to as tags. State-of-the-art WSVOL methods like Temporal CAM (TCAM) rely on class activation mapping (CAM) and typically require a pre-trained CNN classifier. However, their localization accuracy is affected by their tendency to minimize the mutual information between different instances of a class and exploit temporal information during training for downstream tasks, e.g., detection and tracking. In the absence of bounding box annotation, it is challenging to exploit precise information about objects from temporal cues because the model struggles to locate objects over time. To address these issues, a novel method called transformer based CAM for videos (TrCAM-V), is proposed for WSVOL. It consists of a DeiT backbone with two heads for classification and localization. The classification head is trained using standard classification loss (CL), while the localization head is trained using pseudo-labels that are extracted using a pre-trained CLIP model. From these pseudo-labels, the high and low activation values are considered to be foreground and background regions, respectively. Our TrCAM-V method allows training a localization network by sampling pseudo-pixels on the fly from these regions. Additionally, a conditional random field (CRF) loss is employed to align the object boundaries with the foreground map. During inference, the model can process individual frames for real-time localization applications. Extensive experiments on challenging YouTube-Objects unconstrained video datasets show that our TrCAM-V method achieves new state-of-the-art performance in terms of classification and localization accuracy.
• Abstract（参考訳）: WSVOL (Weakly-Supervised Video Object Localization) は、ビデオレベルのラベルのみを使用して、ビデオ内のオブジェクトをローカライズする。 時間CAM(TCAM)のような最先端のWSVOLメソッドは、クラスアクティベーションマッピング(CAM)に依存しており、通常、トレーニング済みのCNN分類器を必要とする。 しかし、それらの局所化精度は、クラスの異なるインスタンス間の相互情報を最小限に抑え、下流タスク(例えば、検出と追跡)のトレーニング中に時間的情報を活用する傾向に影響される。 境界ボックスアノテーションがない場合には、時間とともにオブジェクトを見つけるのに苦労するため、時間的手がかりからオブジェクトに関する正確な情報を利用するのは難しい。 これらの問題に対処するため、WSVOLでは、ビデオ用トランスフォーマーベースCAM(TrCAM-V)と呼ばれる新しい手法が提案されている。 分類とローカライゼーションのための2つの頭を持つDeiTバックボーンで構成されている。 分類ヘッドは標準分類損失(CL)を用いて訓練され、ローカライゼーションヘッドは事前訓練されたCLIPモデルを用いて抽出された擬似ラベルを用いて訓練される。 これらの擬似ラベルから、高い活性化値と低い活性化値はそれぞれ前景領域と背景領域とみなす。 我々のTrCAM-V法は,これらの領域からハエの擬似ピクセルをサンプリングすることで,ローカライズネットワークのトレーニングを可能にする。 さらに、条件付きランダムフィールド(CRF)損失を用いて、対象の境界を前景マップと整列させる。 推論中、モデルはリアルタイムなローカライゼーションアプリケーションのために個々のフレームを処理できる。 YouTube-Objectsの制約のないビデオデータセットに挑戦する大規模な実験は、TrCAM-V法が、分類とローカライゼーションの精度の観点から、新しい最先端のパフォーマンスを達成することを示す。

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