論文の概要: Zero-Shot Action Recognition in Surveillance Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21113v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 15:13:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:06.955314
• Title: Zero-Shot Action Recognition in Surveillance Videos
• Title（参考訳）: 監視映像におけるゼロショット動作認識
• Authors: Joao Pereira, Vasco Lopes, David Semedo, Joao Neves,
• Abstract要約: 現在のAIベースのビデオ監視システムは、広範囲の微調整を必要とするコアコンピュータビジョンモデルに依存している。 VideoLLaMA2はゼロショットのパフォーマンスが飛躍的に向上し、ベースラインを20%上回る。 さらに、Self-ReSはゼロショットアクション認識性能を44.6%に向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.070026408553652
• License:
• Abstract: The growing demand for surveillance in public spaces presents significant challenges due to the shortage of human resources. Current AI-based video surveillance systems heavily rely on core computer vision models that require extensive finetuning, which is particularly difficult in surveillance settings due to limited datasets and difficult setting (viewpoint, low quality, etc.). In this work, we propose leveraging Large Vision-Language Models (LVLMs), known for their strong zero and few-shot generalization, to tackle video understanding tasks in surveillance. Specifically, we explore VideoLLaMA2, a state-of-the-art LVLM, and an improved token-level sampling method, Self-Reflective Sampling (Self-ReS). Our experiments on the UCF-Crime dataset show that VideoLLaMA2 represents a significant leap in zero-shot performance, with 20% boost over the baseline. Self-ReS additionally increases zero-shot action recognition performance to 44.6%. These results highlight the potential of LVLMs, paired with improved sampling techniques, for advancing surveillance video analysis in diverse scenarios.
• Abstract（参考訳）: 公共空間における監視の需要の増加は、人的資源不足による大きな課題を呈している。 現在のAIベースのビデオ監視システムは、大規模な微調整を必要とするコアコンピュータビジョンモデルに大きく依存している。 本研究では,LVLM(Large Vision-Language Models,LVLM)を用いて,監視における映像理解タスクへの取り組みを提案する。 具体的には、最先端のLVLMであるVideoLLaMA2と、改良されたトークンレベルサンプリング手法であるSelf-ReSについて検討する。 UCF-Crimeデータセットを用いた実験では、ビデオLLaMA2はゼロショット性能において大きな飛躍を示し、ベースラインを20%上回る結果となった。 さらに、Self-ReSはゼロショットアクション認識性能を44.6%に向上させた。 これらの結果から,LVLMと改良されたサンプリング技術を組み合わせることで,様々なシナリオにおける監視映像分析の進展が促進される可能性が示唆された。

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