論文の概要: Hierarchical Vector Quantization for Unsupervised Action Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17640v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 15:18:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:57:48.637344
• Title: Hierarchical Vector Quantization for Unsupervised Action Segmentation
• Title（参考訳）: 教師なし動作分割のための階層ベクトル量子化
• Authors: Federico Spurio, Emad Bahrami, Gianpiero Francesca, Juergen Gall,
• Abstract要約: 我々は、長いASMビデオの集合を、ビデオ間で一貫性のある意味的に意味のあるセグメントに分割する、教師なしの時間的アクションセグメンテーションに対処する。 本稿では,次の2つのベクトル量子化モジュールからなる階層ベクトル量子化法を提案する。 提案手法は,F1スコア,リコール,JSDの点において,最先端技術である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.76466884074359
• License:
• Abstract: In this work, we address unsupervised temporal action segmentation, which segments a set of long, untrimmed videos into semantically meaningful segments that are consistent across videos. While recent approaches combine representation learning and clustering in a single step for this task, they do not cope with large variations within temporal segments of the same class. To address this limitation, we propose a novel method, termed Hierarchical Vector Quantization (\ours), that consists of two subsequent vector quantization modules. This results in a hierarchical clustering where the additional subclusters cover the variations within a cluster. We demonstrate that our approach captures the distribution of segment lengths much better than the state of the art. To this end, we introduce a new metric based on the Jensen-Shannon Distance (JSD) for unsupervised temporal action segmentation. We evaluate our approach on three public datasets, namely Breakfast, YouTube Instructional and IKEA ASM. Our approach outperforms the state of the art in terms of F1 score, recall and JSD.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,ビデオ間で一貫した意味的に意味のあるセグメントに分割する,教師なしの時間的アクションセグメンテーションに対処する。 最近のアプローチでは、このタスクの1つのステップで表現学習とクラスタリングを組み合わせているが、同じクラスの時間セグメント内の大きな変化には対処しない。 この制限に対処するため、次の2つのベクトル量子化モジュールからなる階層ベクトル量子化 (Hierarchical Vector Quantization) と呼ばれる新しい手法を提案する。 これにより階層的なクラスタリングが発生し、追加のサブクラスタがクラスタ内のバリエーションをカバーする。 提案手法では, セグメント長の分布が最先端技術よりもはるかに優れていることを示す。 この目的のために、教師なしの時間的行動セグメンテーションのためのJensen-Shannon Distance (JSD) に基づく新しいメトリクスを導入する。 我々は、Breakfast、YouTube Instructional、IKEA ASMの3つの公開データセットに対するアプローチを評価した。 提案手法は,F1スコア,リコール,JSDの点で最先端の手法より優れている。

関連論文リスト

• TAEC: Unsupervised Action Segmentation with Temporal-Aware Embedding and Clustering [27.52568444236988]
  本稿では,教師なしの動画シーケンスからアクションクラスを学習するための教師なしアプローチを提案する。 特に,相対時間予測,特徴再構成,シーケンス・ツー・シーケンス学習を組み合わせた時間的埋め込みネットワークを提案する。 識別されたクラスタに基づいて、ビデオは意味論的に意味のあるアクションクラスに対応するコヒーレントな時間セグメントにデコードする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T10:46:23Z)
• Temporal Segment Transformer for Action Segmentation [54.25103250496069]
  本稿では,テキスト・セグメント・トランスフォーマ (textittemporal segment transformer) と呼ぶアテンション・ベース・アプローチを提案する。 主な考え方は、セグメントとフレームの間の注意を用いてセグメント表現を識別することであり、またセグメント間の時間的相関を捉えるためにセグメント間注意を用いる。 このアーキテクチャは,50Salads,GTEA,Breakfastのベンチマークにおいて,最先端の精度を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-25T13:05:57Z)
• ASM-Loc: Action-aware Segment Modeling for Weakly-Supervised Temporal Action Localization [36.90693762365237]
  微弱に監督された時間的アクションローカライゼーションは、トレーニングのためにビデオレベルのアクションラベルのみを与えられた未トリミングビデオ中のアクションセグメントを認識し、ローカライズすることを目的としている。 我々は,標準のMIL法を超越した,明示的でアクション対応のセグメントモデリングを可能にする WTAL フレームワークである System を提案する。 本フレームワークでは, 短時間動作の寄与を補う動的セグメントサンプリング, (ii) 動作のダイナミクスをモデル化し, 時間的依存性を捉えるためのセグメント間注意, (iii) 動作境界予測を改善するための擬似インスタンスレベルの監視の3つの要素を包含する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T01:59:26Z)
• Target-Aware Object Discovery and Association for Unsupervised Video Multi-Object Segmentation [79.6596425920849]
  本稿では,教師なしビデオマルチオブジェクトセグメンテーションの課題について述べる。 より正確で効率的な時間区分のための新しいアプローチを紹介します。 DAVIS$_17$とYouTube-VISに対する提案手法を評価した結果,セグメント化精度と推論速度の両方において最先端の手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-10T14:39:44Z)
• Action Shuffle Alternating Learning for Unsupervised Action Segmentation [38.32743770719661]
  我々は、正および負のアクションシーケンスを認識するためにRNNを訓練し、RNNの隠蔽層を新しいアクションレベルの特徴埋め込みとして捉えた。 動作の監視ができないため、アクション長を明示的にモデル化したHMMを指定し、ViterbiアルゴリズムによるMAPアクションセグメンテーションを推論する。 結果として生じるアクションセグメンテーションは、アクションレベルの機能埋め込みとHMMの更新を推定するための疑似根拠の真実として使用されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T18:58:57Z)
• Temporally-Weighted Hierarchical Clustering for Unsupervised Action Segmentation [96.67525775629444]
  アクションセグメンテーションとは、ビデオにおける意味的に一貫した視覚概念の境界を推測することを指す。 ビデオ中のセグメンテーション動作に対して,トレーニングを必要としない完全自動かつ教師なしのアプローチを提案する。 提案手法は,ビデオの意味的に一貫性のあるフレームをグループ化できる効果的な時間重み付き階層クラスタリングアルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-20T23:30:01Z)
• Weakly Supervised Temporal Action Localization with Segment-Level Labels [140.68096218667162]
  時間的アクションローカライゼーションは、テストパフォーマンスとアノテーション時間コストのトレードオフを示す。 ここでは、アノテーションがアクションを観察するときにセグメントがラベル付けされる。 我々は、ラベル付きセグメントから積分的な動作部分を学ぶために、損失サンプリングと見なされる部分的なセグメント損失を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T10:32:19Z)
• MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation [87.16030562892537]
  本稿では,時間的行動分割タスクのための多段階アーキテクチャを提案する。 第1段階は、次の段階によって洗練される初期予測を生成する。 我々のモデルは3つのデータセットで最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T14:50:47Z)
• Motion-supervised Co-Part Segmentation [88.40393225577088]
  本稿では,コパートセグメンテーションのための自己教師型ディープラーニング手法を提案する。 提案手法は,映像から推定される動き情報を有効活用して意味のある物体の発見を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T09:56:45Z)

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。