論文の概要: HAVANA: Hierarchical stochastic neighbor embedding for Accelerated Video ANnotAtions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10641v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 18:15:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 19:00:49.870142
• Title: HAVANA: Hierarchical stochastic neighbor embedding for Accelerated Video ANnotAtions
• Title（参考訳）: HAVANA: ビデオの高速化のための階層的確率的隣人埋め込み
• Authors: Alexandru Bobe, Jan C. van Gemert,
• Abstract要約: 本稿では,時間的ビデオアノテーションプロセスの高速化のために,事前抽出した特徴量と次元減少量を用いた新しいアノテーションパイプラインを提案する。 従来のリニア手法と比較して,アノテーションの取り組みが大幅に改善され,12時間以上のビデオのアノテートに要するクリック数が10倍以上に短縮された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.71751978599567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video annotation is a critical and time-consuming task in computer vision research and applications. This paper presents a novel annotation pipeline that uses pre-extracted features and dimensionality reduction to accelerate the temporal video annotation process. Our approach uses Hierarchical Stochastic Neighbor Embedding (HSNE) to create a multi-scale representation of video features, allowing annotators to efficiently explore and label large video datasets. We demonstrate significant improvements in annotation effort compared to traditional linear methods, achieving more than a 10x reduction in clicks required for annotating over 12 hours of video. Our experiments on multiple datasets show the effectiveness and robustness of our pipeline across various scenarios. Moreover, we investigate the optimal configuration of HSNE parameters for different datasets. Our work provides a promising direction for scaling up video annotation efforts in the era of video understanding.
• Abstract（参考訳）: ビデオアノテーションはコンピュータビジョンの研究と応用において重要かつ時間を要するタスクである。 本稿では,時間的ビデオアノテーションプロセスの高速化のために,事前抽出した特徴量と次元減少量を用いた新しいアノテーションパイプラインを提案する。 提案手法では,階層型確率的近傍埋め込み(HSNE)を用いてビデオ特徴のマルチスケール表現を作成し,アノテータによる大規模ビデオデータセットの探索とラベル付けを行う。 従来のリニア手法と比較して,アノテーションの取り組みが大幅に改善され,12時間以上のビデオのアノテートに要するクリック数が10倍以上に短縮された。 複数のデータセットに対する我々の実験は、さまざまなシナリオにわたるパイプラインの有効性と堅牢性を示している。 さらに,異なるデータセットに対するHSNEパラメータの最適設定について検討する。 我々の研究は、ビデオ理解の時代におけるビデオアノテーションの取り組みを拡大するための有望な方向性を提供する。

関連論文リスト

• Whats in a Video: Factorized Autoregressive Decoding for Online Dense Video Captioning [71.94122309290537]
  ビデオの高密度キャプションを生成するための,効率的なオンライン手法を提案する。 我々のモデルは、新しい自己回帰因子化復号化アーキテクチャを使用している。 提案手法は,オフライン手法とオンライン手法の両方と比較して優れた性能を示し,計算コストを20%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T02:46:44Z)
• Scaling Up Video Summarization Pretraining with Large Language Models [73.74662411006426]
  本稿では,大規模ビデオ要約データセットを生成するための,自動化されたスケーラブルなパイプラインを提案する。 我々は既存のアプローチの限界を分析し、それらに効果的に対処する新しいビデオ要約モデルを提案する。 我々の研究は、プロが注釈付けした高品質の要約を持つ1200本の長編ビデオを含む新しいベンチマークデータセットも提示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T11:59:06Z)
• TAM-VT: Transformation-Aware Multi-scale Video Transformer for Segmentation and Tracking [33.75267864844047]
  ビデオオブジェクト(VOS)は、より大きなデータセットとより複雑で現実的な設定が利用できるという、ますます重要な問題として現れています。 本稿では,上記の課題を体系的に分析し,対処することを目的とした,クリップ型DETR方式のエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。 具体的には、物体が大きな変形を受ける映像の一部に学習を集中させる新しい変換認識損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T21:02:03Z)
• Video-based Person Re-identification with Long Short-Term Representation Learning [101.62570747820541]
  ビデオベースの人物再識別(V-ReID)は、オーバーラップしないカメラで撮影した生のビデオから特定の人物を回収することを目的としている。 本稿では,V-ReIDのためのLong Short-Term Representation Learning(LSTRL)という新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T16:22:47Z)
• PointOdyssey: A Large-Scale Synthetic Dataset for Long-Term Point Tracking [90.29143475328506]
  本稿では,大規模合成データセットとデータ生成フレームワークであるPointOdysseyを紹介する。 私たちのゴールは、自然主義的な動きを持つ長いビデオに重点を置いて、最先端の技術を推し進めることです。 実世界のモーションキャプチャーデータを用いて変形可能なキャラクタをアニメーション化し、モーションキャプチャー環境に合わせて3Dシーンを構築し、リアルビデオ上で構造から抽出したトラジェクトリを用いてカメラ視点を描画する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T17:58:11Z)
• In Defense of Clip-based Video Relation Detection [32.05021939177942]
  ビデオ視覚関係検出(VidVRD)は、空間的境界ボックスと時間的境界を用いて、ビデオ内の視覚的関係三重項を検出することを目的としている。 ビデオクリップに基づくオブジェクトベースの空間コンテキストと関係ベースの時間コンテキストを豊かにする階層型コンテキストモデル(HCM)を提案する。 我々のHCMは、クリップベースパラダイムに高度な空間的・時間的コンテキストモデリングを組み込むことの有効性を強調し、新しい最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-18T05:42:01Z)
• Task-adaptive Spatial-Temporal Video Sampler for Few-shot Action Recognition [25.888314212797436]
  本稿では,アクション認識のための新しいビデオフレームサンプリング手法を提案する。 タスク固有の時空間フレームサンプリングは時空間セレクタ(TS)と空間増幅器(SA)を介して実現される 実験では、長期ビデオを含む様々なベンチマークが大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T09:04:12Z)
• VRAG: Region Attention Graphs for Content-Based Video Retrieval [85.54923500208041]
  Region Attention Graph Networks (VRAG) は最先端のビデオレベルの手法を改善している。 VRAGは、地域レベルの特徴を通して、より細かい粒度のビデオを表現し、地域レベルの関係を通して、ビデオ時間ダイナミクスをエンコードする。 本研究では,映像のセグメント化や映像検索にショット埋め込みを用いることで,映像レベルとフレームレベルの性能差を低減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-18T16:50:45Z)
• Frame-wise Action Representations for Long Videos via Sequence Contrastive Learning [44.412145665354736]
  本稿では,フレームワイドな行動表現を学習するための,新しいコントラッシブな行動表現学習フレームワークを提案する。 自己教師型学習の最近の進歩に触発されて,2つの相関する視点に適用した新しいシーケンス・コントラッシブ・ロス(SCL)を提案する。 提案手法は,映像アライメントや細かなフレーム検索作業において,優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T17:59:54Z)
• t-EVA: Time-Efficient t-SNE Video Annotation [16.02592287695421]
  t-EVAは、ビデオ分類におけるテスト精度を維持しながら、他のビデオアノテーションツールより優れている。 t-EVAはビデオ分類におけるテスト精度を維持しつつ、他のビデオアノテーションツールよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T09:56:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。