論文の概要: From Explicit Rules to Implicit Reasoning in an Interpretable Violence Monitoring System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21991v5
• Date: Thu, 14 Nov 2024 12:19:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 11:44:41.922863
• Title: From Explicit Rules to Implicit Reasoning in an Interpretable Violence Monitoring System
• Title（参考訳）: 解釈可能なビオレンスモニタリングシステムにおける明示的規則から暗黙的推論へ
• Authors: Wen-Dong Jiang, Chih-Yung Chang, Ssu-Chi Kuai, Diptendu Sinha Roy,
• Abstract要約: 本稿では,ルールベース暴力監視(RuleVM)と呼ばれる,弱監視型暴力監視のための新しいパラダイムを提案する。 提案したRe RuleVMは、イメージとテキストの異なる設計のデュアルブランチ構造を使用している。 明示的なブランチでの言語チャネル設計では、ルールVMは最先端のYOLOWorldモデルを使用してビデオフレーム内のオブジェクトを検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8274323268621635
• License:
• Abstract: Recently, research based on pre-trained models has demonstrated outstanding performance in violence surveillance tasks. However, most of them were black-box systems which faced challenges regarding explainability during training and inference processes. An important question is how to incorporate explicit knowledge into these implicit models, thereby designing expertdriven and interpretable violence surveillance systems. This paper proposes a new paradigm for weakly supervised violence monitoring (WSVM) called Rule base Violence Monitoring (RuleVM). The proposed RuleVM uses a dual-branch structure with different designs for images and text. One of the branches is called the implicit branch, which uses only visual features for coarse-grained binary classification. In this branch, image feature extraction is divided into two channels: one responsible for extracting scene frames and the other focusing on extracting actions. The other branch is called the explicit branch, which utilizes language-image alignment to perform fine-grained classification. For the language channel design in the explicit branch, the proposed RuleVM uses the state-of-the-art YOLOWorld model to detect objects in video frames, and association rules are identified through data mining methods as descriptions of the video. Leveraging the dual-branch architecture, RuleVM achieves interpretable coarse-grained and fine-grained violence surveillance. Extensive experiments were conducted on two commonly used benchmarks, and the results show that RuleVM achieved the best performance in both coarse-grained and finegrained monitoring, significantly outperforming existing state-ofthe-art methods. Moreover, interpretability experiments uncovered some interesting rules, such as the observation that as the number of people increases, the risk level of violent behavior also rises.
• Abstract（参考訳）: 近年、事前訓練されたモデルに基づく研究は、暴力監視タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、そのほとんどはブラックボックスシステムであり、トレーニングや推論プロセスにおける説明可能性に関する課題に直面していた。 重要な疑問は、どのように明示的な知識をこれらの暗黙のモデルに組み込むことで、専門家主導で解釈可能な暴力監視システムを設計するかである。 本稿では,ルールベース暴力監視(RuleVM)と呼ばれる,弱監視型暴力監視(WSVM)のための新しいパラダイムを提案する。 提案したRe RuleVMは、イメージとテキストの異なる設計のデュアルブランチ構造を使用している。 枝の1つは暗黙の枝と呼ばれ、粗い粒度のバイナリ分類にのみ視覚的特徴を使用する。 このブランチでは、画像特徴抽出を、シーンフレームの抽出に責任を持つものと、アクションの抽出に焦点を当てたものとの2つのチャネルに分割する。 他のブランチは明示的なブランチと呼ばれ、言語イメージアライメントを使用してきめ細かい分類を行う。 明示的なブランチにおける言語チャネル設計では,提案手法は最先端のYOLOWorldモデルを用いてビデオフレーム内のオブジェクトを検出し,関連ルールはビデオの記述としてデータマイニング手法によって識別される。 デュアルブランチアーキテクチャを活用することで、ルールVMは、解釈可能な粗大できめ細かな暴力監視を実現する。 2つの一般的なベンチマークで大規模な実験を行い、その結果、ルールVMは粗粒度と細粒度の両方で最高のパフォーマンスを達成し、既存の最先端の手法よりも大幅に優れた結果が得られた。 さらに、解釈可能性実験は、人の数が増加するにつれて暴力行動のリスクレベルも上昇するといった興味深いルールを明らかにした。

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