論文の概要: MANTA: Diffusion Mamba for Efficient and Effective Stochastic Long-Term Dense Anticipation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08837v2
- Date: Fri, 21 Mar 2025 17:04:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 14:53:27.880001
- 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: 長期にわたる高密度な行動予測は、行動の予測と、その持続期間を未来まで数分間待つ必要があるため、困難である。
本稿では, 効果的長期時間モデリングを実現するため, MANTA (MAmba for ANTicipation) ネットワークを提案する。
当社のアプローチでは,Breakfast,50Salads,Ambly101という3つのデータセットに対して,最先端の結果を実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.4088244981231
- License:
- Abstract: Long-term dense action anticipation is very challenging since it requires predicting actions and their durations several minutes into the future based on provided video observations. To model the uncertainty of future outcomes, stochastic models predict several potential future action sequences for the same observation. 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. Our code is available at https://github.com/olga-zats/DIFF_MANTA .
- Abstract（参考訳）: 提供されたビデオ観測に基づいて、アクションとその持続時間を数分間未来まで予測する必要があるため、長期にわたる高密度なアクション予測は非常に難しい。
将来の結果の不確実性をモデル化するために、確率的モデルは、同じ観測のためにいくつかの潜在的な未来のアクションシーケンスを予測する。
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。
私たちのコードはhttps://github.com/olga-zats/DIFF_MANTAで利用可能です。
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