論文の概要: Frame Order Matters: A Temporal Sequence-Aware Model for Few-Shot Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12475v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 15:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 13:22:23.158608
• Title: Frame Order Matters: A Temporal Sequence-Aware Model for Few-Shot Action Recognition
• Title（参考訳）: フレームオーダー事項:Few-Shot行動認識のための時間系列認識モデル
• Authors: Bozheng Li, Mushui Liu, Gaoang Wang, Yunlong Yu,
• Abstract要約: 少ショット動作認識のための時間系列認識モデル(TSAM)を提案する。 シーケンシャルな知覚器アダプタを事前学習フレームワークに組み込んで、空間情報とシーケンシャルな時間的ダイナミクスの両方を特徴埋め込みに統合する。 5つのFSARデータセットに対する実験結果から,提案手法が新たなベンチマークを設定したことが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.97527336050901
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel Temporal Sequence-Aware Model (TSAM) for few-shot action recognition (FSAR), which incorporates a sequential perceiver adapter into the pre-training framework, to integrate both the spatial information and the sequential temporal dynamics into the feature embeddings. Different from the existing fine-tuning approaches that capture temporal information by exploring the relationships among all the frames, our perceiver-based adapter recurrently captures the sequential dynamics alongside the timeline, which could perceive the order change. To obtain the discriminative representations for each class, we extend a textual corpus for each class derived from the large language models (LLMs) and enrich the visual prototypes by integrating the contextual semantic information. Besides, We introduce an unbalanced optimal transport strategy for feature matching that mitigates the impact of class-unrelated features, thereby facilitating more effective decision-making. Experimental results on five FSAR datasets demonstrate that our method set a new benchmark, beating the second-best competitors with large margins.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 逐次パーシーバアダプタを事前学習フレームワークに組み込んで, 特徴埋め込みに空間情報と逐次時間ダイナミクスを統合する, 数ショット動作認識のためのTSAM(Temporal Sequence-Aware Model)を提案する。 全てのフレーム間の関係を探索することで時間情報を捉える既存の微調整アプローチとは異なり、知覚器ベースのアダプタは、時系列に沿った逐次的ダイナミクスを反復的にキャプチャし、順序変化を知覚することができる。 各クラスの識別表現を得るために,大言語モデル(LLM)から派生した各クラスのテキストコーパスを拡張し,文脈意味情報を統合することで視覚的プロトタイプを充実させる。 さらに,機能マッチングのための不均衡な最適輸送戦略を導入し,クラス非関連の特徴の影響を緩和し,より効果的な意思決定を容易にする。 5つのFSARデータセットに対する実験結果から,提案手法が新たなベンチマークを設定したことが確認された。

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