論文の概要: MANTA: Diffusion Mamba for Efficient and Effective Stochastic Long-Term Dense Anticipation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08837v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 14:46:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:21.670969
• Title: MANTA: Diffusion Mamba for Efficient and Effective Stochastic Long-Term Dense Anticipation
• Title（参考訳）: manta: 効率的な確率的長期予測のための拡散マンバ
• Authors: Olga Zatsarynna, Emad Bahrami, Yazan Abu Farha, Gianpiero Francesca, Juergen Gall,
• Abstract要約: 本稿では,長期にわたる密集予測の問題に対処する。 本課題の目的は,提供された映像観測に基づいて,行動とその継続時間を予測することである。 この不確実性に対処するために、モデルはいくつかの将来のアクションシーケンスを予測するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.4088244981231
• License:
• Abstract: Our work addresses the problem of stochastic long-term dense anticipation. The goal of this task is to predict actions and their durations several minutes into the future based on provided video observations. Anticipation over extended horizons introduces high uncertainty, as a single observation can lead to multiple plausible future outcomes. To address this uncertainty, stochastic models are designed to predict several potential future action sequences. Recent work has further proposed to incorporate uncertainty modelling for observed frames by simultaneously predicting per-frame past and future actions in a unified manner. While such joint modelling of actions is beneficial, it requires long-range temporal capabilities to connect events across distant past and future time points. However, the previous work struggles to achieve such a long-range understanding due to its limited and/or sparse receptive field. To alleviate this issue, we propose a novel MANTA (MAmba for ANTicipation) network. Our model enables effective long-term temporal modelling even for very long sequences while maintaining linear complexity in sequence length. We demonstrate that our approach achieves state-of-the-art results on three datasets - Breakfast, 50Salads, and Assembly101 - while also significantly improving computational and memory efficiency.
• Abstract（参考訳）: 我々の研究は確率的長期密度予測の問題に対処する。 本課題の目的は,提供された映像観測に基づいて,行動の予測と今後数分間の持続時間を予測することである。 拡張された地平線に対する予測は、単一の観測が複数の有望な将来の結果をもたらす可能性があるため、高い不確実性をもたらす。 この不確実性に対処するために、確率モデルは将来のいくつかのアクションシーケンスを予測するように設計されている。 近年の研究では、フレームごとの過去の動作と将来の動作を統一的に予測することで、観測フレームの不確実性モデリングを組み込むことが提案されている。 このようなアクションの合同モデリングは有用であるが、遠くの過去と将来の時間点をまたいでイベントを接続するためには、長期の時間的能力が必要である。 しかし、それまでの作業は、制限された/またはまばらな受容領域のため、このような長い範囲の理解を達成するのに苦労している。 この問題を軽減するために,我々は新しいMANTA(MAmba for ANTicipation)ネットワークを提案する。 本モデルでは, 配列長の線形複雑度を維持しつつ, 非常に長いシーケンスであっても, 効果的な長期時間モデリングが可能となる。 我々は、Breakfast、50Salads、Ambly101という3つのデータセットで最先端の結果を得ると同時に、計算とメモリ効率を大幅に改善する。

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