論文の概要: Does SpatioTemporal information benefit Two video summarization benchmarks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03323v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 11:20:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 22:58:37.995700
• Title: Does SpatioTemporal information benefit Two video summarization benchmarks?
• Title（参考訳）: SpatioTemporal Informationは2つのビデオ要約ベンチマークに役立つか?
• Authors: Aashutosh Ganesh, Mirela Popa, Daan Odijk, Nava Tintarev,
• Abstract要約: 我々は、ビデオ要約のタスクに類似したスプリアス関係が影響を及ぼすかどうかを問う。 まず、時間的に不変なモデルでベースラインを推定し、そのようなモデルがベンチマークデータセット上でどれだけうまくランクされているかを確認する。 次に、ビデオの時間的順序を乱して、既存の最先端モデルに与える影響を調査します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8558008379151882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An important aspect of summarizing videos is understanding the temporal context behind each part of the video to grasp what is and is not important. Video summarization models have in recent years modeled spatio-temporal relationships to represent this information. These models achieved state-of-the-art correlation scores on important benchmark datasets. However, what has not been reviewed is whether spatio-temporal relationships are even required to achieve state-of-the-art results. Previous work in activity recognition has found biases, by prioritizing static cues such as scenes or objects, over motion information. In this paper we inquire if similar spurious relationships might influence the task of video summarization. To do so, we analyse the role that temporal information plays on existing benchmark datasets. We first estimate a baseline with temporally invariant models to see how well such models rank on benchmark datasets (TVSum and SumMe). We then disrupt the temporal order of the videos to investigate the impact it has on existing state-of-the-art models. One of our findings is that the temporally invariant models achieve competitive correlation scores that are close to the human baselines on the TVSum dataset. We also demonstrate that existing models are not affected by temporal perturbations. Furthermore, with certain disruption strategies that shuffle fixed time segments, we can actually improve their correlation scores. With these results, we find that spatio-temporal relationship play a minor role and we raise the question whether these benchmarks adequately model the task of video summarization. Code available at: https://github.com/AashGan/TemporalPerturbSum
• Abstract（参考訳）: ビデオの要約における重要な側面は、ビデオの各部分の背後にある時間的文脈を理解して、何が重要で何が重要でないかを理解することである。 近年、ビデオ要約モデルは、この情報を表現するために時空間関係をモデル化している。 これらのモデルは重要なベンチマークデータセットに対して最先端の相関スコアを得た。 しかし、レビューされていないのは、時空間関係が最先端の結果を得るために必要であるかどうかである。 これまでのアクティビティ認識の研究は、シーンやオブジェクトのような静的なキューを、モーション情報よりも優先することで、バイアスを見つけてきた。 本稿では,類似の関係が映像要約の課題に影響を及ぼすかどうかを考察する。 そのために、既存のベンチマークデータセットで時間情報が果たす役割を分析します。 まず、時間的に不変なモデルでベースラインを推定し、そのようなモデルがベンチマークデータセット(TVSumとSumMe)上でどれだけうまくランクされているかを確認する。 次に、ビデオの時間的順序を乱して、既存の最先端モデルに与える影響を調査します。 我々の研究結果の1つは、TVSumデータセット上の人間のベースラインに近い競合相関スコアを時間的不変モデルが達成することである。 また,既存モデルは時間的摂動の影響を受けないことを示す。 さらに、一定の時間セグメントをシャッフルする破壊戦略により、相関スコアを実際に改善することができる。 これらの結果から,時空間的関係が微妙な役割を果たしていることが判明し,これらのベンチマークが映像要約のタスクを適切にモデル化するかどうかという疑問が提起された。 https://github.com/AashGan/TemporalPerturbSum

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