論文の概要: FMI-TAL: Few-shot Multiple Instances Temporal Action Localization by Probability Distribution Learning and Interval Cluster Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13765v1
• Date: Sun, 25 Aug 2024 08:17:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 18:00:02.876882
• Title: FMI-TAL: Few-shot Multiple Instances Temporal Action Localization by Probability Distribution Learning and Interval Cluster Refinement
• Title（参考訳）: FMI-TAL: 確率分布学習による時間的行動局所化と時間的クラスタリファインメント
• Authors: Fengshun Wang, Qiurui Wang, Yuting Wang,
• Abstract要約: 本稿では,確率学習とクラスタリファインメントを備えた空間チャネル関係変換器を提案する。 この方法は,クエリビデオ中のアクションの開始と終了の境界を正確に識別することができる。 本モデルでは,ベンチマークデータセットである ActivityNet1.3 と THUMOS14 を用いて,厳密な実験を行うことで,競争性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.261014973523156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The present few-shot temporal action localization model can't handle the situation where videos contain multiple action instances. So the purpose of this paper is to achieve manifold action instances localization in a lengthy untrimmed query video using limited trimmed support videos. To address this challenging problem effectively, we proposed a novel solution involving a spatial-channel relation transformer with probability learning and cluster refinement. This method can accurately identify the start and end boundaries of actions in the query video, utilizing only a limited number of labeled videos. Our proposed method is adept at capturing both temporal and spatial contexts to effectively classify and precisely locate actions in videos, enabling a more comprehensive utilization of these crucial details. The selective cosine penalization algorithm is designed to suppress temporal boundaries that do not include action scene switches. The probability learning combined with the label generation algorithm alleviates the problem of action duration diversity and enhances the model's ability to handle fuzzy action boundaries. The interval cluster can help us get the final results with multiple instances situations in few-shot temporal action localization. Our model achieves competitive performance through meticulous experimentation utilizing the benchmark datasets ActivityNet1.3 and THUMOS14. Our code is readily available at https://github.com/ycwfs/FMI-TAL.
• Abstract（参考訳）: 現在の数発の時間的アクションローカライゼーションモデルは、ビデオが複数のアクションインスタンスを含む状況に対処できない。 そこで,本稿の目的は,限定的なトリミングサポートビデオを用いた長大な未トリミングクエリビデオにおいて,多様体アクションインスタンスのローカライズを実現することである。 この課題を効果的に解決するために,確率学習とクラスタリファインメントを備えた空間チャネルリレーショナルトランスフォーマを用いた新しい解を提案する。 この手法は,限られた数のラベル付きビデオのみを用いて,クエリビデオにおけるアクションの開始と終了の境界を正確に識別することができる。 提案手法は,映像中のアクションを効果的に分類し,正確に特定するために,時間的・空間的文脈の両方を捉えるのに適しており,これらの重要な詳細をより包括的に活用することができる。 選択的コサインペナル化アルゴリズムは、アクションシーンスイッチを含まない時間境界を抑制するように設計されている。 確率学習とラベル生成アルゴリズムを組み合わせることで、動作期間の多様性の問題が軽減され、ファジィ動作境界を扱うモデルの能力が向上する。 インターバルクラスタは、数ショットの時間的アクションローカライゼーションにおいて、複数のインスタンス状況で最終的な結果を得るのに役立ちます。 本モデルでは,ベンチマークデータセットである ActivityNet1.3 と THUMOS14 を用いて,厳密な実験を行うことで,競争性能を実現する。 私たちのコードはhttps://github.com/ycwfs/FMI-TAL.comから入手可能です。

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