論文の概要: Event Detection via Probability Density Function Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12792v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 01:58:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 16:19:03.055038
• Title: Event Detection via Probability Density Function Regression
• Title（参考訳）: 確率密度関数回帰による事象検出
• Authors: Clark Peng, Tolga Dinçer,
• Abstract要約: 本研究では、時間間隔定義イベント検出問題を再編成する一般化回帰に基づく手法を提案する。 コンピュータビジョンからの熱マップ回帰技術にインスパイアされた本手法は,事象発生時の確率密度を予測することを目的としている。 回帰に基づくアプローチは,様々な最先端のベースラインネットワークやデータセットのセグメンテーションに基づく手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the domain of time series analysis, particularly in event detection tasks, current methodologies predominantly rely on segmentation-based approaches, which predict the class label for each individual timesteps and use the changepoints of these labels to detect events. However, these approaches may not effectively detect the precise onset and offset of events within the data and suffer from class imbalance problems. This study introduces a generalized regression-based approach to reframe the time-interval-defined event detection problem. Inspired by heatmap regression techniques from computer vision, our approach aims to predict probability densities at event locations rather than class labels across the entire time series. The primary aim of this approach is to improve the accuracy of event detection methods, particularly for long-duration events where identifying the onset and offset is more critical than classifying individual event states. We demonstrate that regression-based approaches outperform segmentation-based methods across various state-of-the-art baseline networks and datasets, offering a more effective solution for specific event detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析の分野では、特にイベント検出タスクにおいて、現在の方法論は主にセグメンテーションに基づくアプローチに依存しており、各タイムステップのクラスラベルを予測し、これらのラベルの変更点を使用してイベントを検出する。 しかし、これらの手法は、データ内のイベントの正確なオンセットとオフセットを効果的に検出することができず、クラス不均衡の問題に悩まされる可能性がある。 本研究では、時間間隔定義イベント検出問題を再編成する一般化回帰に基づく手法を提案する。 コンピュータビジョンからの熱マップ回帰技術にインスパイアされた我々の手法は、時系列全体にわたるクラスラベルではなく、イベントの場所における確率密度を予測することを目的としている。 このアプローチの主な目的は、イベント検出方法の精度を改善することであり、特に、個々のイベント状態の分類よりも、オンセットとオフセットの識別がより重要である長期化イベントに対してである。 回帰に基づくアプローチは、さまざまな最先端のベースラインネットワークやデータセットにまたがるセグメンテーションベースの手法よりも優れており、特定のイベント検出タスクに対してより効果的なソリューションを提供する。

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