論文の概要: A Large-Scale Study on Video Action Dataset Condensation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.21197v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 18:58:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:05:55.575945
• Title: A Large-Scale Study on Video Action Dataset Condensation
• Title（参考訳）: ビデオアクションデータセット凝縮に関する大規模研究
• Authors: Yang Chen, Sheng Guo, Limin Wang,
• Abstract要約: 本研究では,画像とビデオのデータセットの縮合のギャップを,体系的な設計と公正な比較による大規模な実証的研究によって埋めることを目的としている。 具体的には,(1)ビデオデータの時間的処理,(2)ビデオデータセットの凝縮に関する包括的な評価プロトコルの確立,(3)時間領域への凝縮法の適用,およびそれら間の公正な比較という,貴重な経験的洞察を提供するための3つの重要な側面を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.37158576478389
• License:
• Abstract: Dataset condensation has made significant progress in the image domain. Unlike images, videos possess an additional temporal dimension, which harbors considerable redundant information, making condensation even more crucial. However, video dataset condensation still remains an underexplored area. We aim to bridge this gap by providing a large-scale empirical study with systematic design and fair comparison. Specifically, our work delves into three key aspects to provide valuable empirical insights: (1) temporal processing of video data, (2) establishing a comprehensive evaluation protocol for video dataset condensation, and (3) adaptation of condensation methods to the space-time domain and fair comparisons among them. From this study, we derive several intriguing observations: (i) sample diversity appears to be more crucial than temporal diversity for video dataset condensation, (ii) simple slide-window sampling proves to be effective, and (iii) sample selection currently outperforms dataset distillation in most cases. Furthermore, we conduct experiments on three prominent action recognition datasets (HMDB51, UCF101 and Kinetics-400) and achieve state-of-the-art results on all of them. Our code is available at https://github.com/MCG-NJU/Video-DC.
• Abstract（参考訳）: データセットの凝縮は画像領域において大きな進歩を遂げた。 画像とは異なり、ビデオには追加の時間次元があり、かなりの冗長な情報を持っているため、凝縮はさらに重要である。 しかし、ビデオデータセットの凝縮はいまだ未発見の領域である。 我々は、体系的な設計と公正な比較による大規模な実証的研究を提供することで、このギャップを埋めることを目指している。 具体的には,(1)ビデオデータの時間的処理,(2)ビデオデータセットの凝縮に関する包括的な評価プロトコルの確立,(3)時間領域への凝縮法の適用,およびそれら間の公正な比較という,貴重な経験的洞察を提供するための3つの重要な側面を考察する。 そこで本研究では,いくつかの興味深い観察結果を得た。 (i)サンプルの多様性はビデオデータセットの凝縮において時間的多様性よりも重要であると考えられる。 (II)簡単なスライドウインドウサンプリングは有効であることが証明され、 三 サンプル選択は、ほとんどの場合、データセット蒸留より優れている。 さらに,3つの顕著な行動認識データセット (HMDB51, UCF101, Kinetics-400) について実験を行い,そのすべてについて最先端の結果を得た。 私たちのコードはhttps://github.com/MCG-NJU/Video-DCで公開されています。

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