論文の概要: QuIIL at T3 challenge: Towards Automation in Life-Saving Intervention Procedures from First-Person View
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13216v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 06:55:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-19 16:32:17.792348
- Title: QuIIL at T3 challenge: Towards Automation in Life-Saving Intervention Procedures from First-Person View
- Title（参考訳）: 特集「QIIL at T3 Challenge」の編集にあたって
- Authors: Trinh T. L. Vuong, Doanh C. Bui, Jin Tae Kwak,
- Abstract要約: そこで我々は,Trauma THOMPSON (T3) Challengeにおける省力化介入手順における,多種多様な自動化タスクに対する解決策を提案する。
動作認識と予測のために,複数の入力を1つの画像にサンプリング・縫合する前処理戦略を提案する。
トレーニングのために,アクション辞書誘導型設計を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3982875575861677
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present our solutions for a spectrum of automation tasks in life-saving intervention procedures within the Trauma THOMPSON (T3) Challenge, encompassing action recognition, action anticipation, and Visual Question Answering (VQA). For action recognition and anticipation, we propose a pre-processing strategy that samples and stitches multiple inputs into a single image and then incorporates momentum- and attention-based knowledge distillation to improve the performance of the two tasks. For training, we present an action dictionary-guided design, which consistently yields the most favorable results across our experiments. In the realm of VQA, we leverage object-level features and deploy co-attention networks to train both object and question features. Notably, we introduce a novel frame-question cross-attention mechanism at the network's core for enhanced performance. Our solutions achieve the $2^{nd}$ rank in action recognition and anticipation tasks and $1^{st}$ rank in the VQA task.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Trauma THOMPSON(T3) Challenge(T3)において,行動認識,行動予測,視覚質問応答(VQA)を包含した,生命維持介入手順における多種多様な自動化タスクに対するソリューションを提案する。
動作認識と予測のために,複数の入力を1つの画像にサンプリング・縫合し,モーメントと注意に基づく知識蒸留を取り入れた前処理戦略を提案する。
トレーニングのために、我々は、実験全体で最も好意的な結果をもたらすアクション辞書誘導設計を提案する。
VQAの領域では、オブジェクトレベルの機能を活用し、オブジェクトと問合せの両方をトレーニングするためにコアテンションネットワークをデプロイします。
特に,ネットワークのコアに新しいフレーム・クエスト・クロスアテンション機構を導入し,性能向上を図る。
我々のソリューションは、行動認識および予測タスクにおける2$^{nd}$ランクと、VQAタスクにおける1$^{st}$ランクを達成します。
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