論文の概要: Rethinking Pseudo-Label Guided Learning for Weakly Supervised Temporal Action Localization from the Perspective of Noise Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11124v1
- Date: Sun, 19 Jan 2025 17:31:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:22:39.481730
- Title: Rethinking Pseudo-Label Guided Learning for Weakly Supervised Temporal Action Localization from the Perspective of Noise Correction
- Title（参考訳）: 騒音補正の観点からの時間的行動局所化のための擬似ラベル指導学習の再考
- Authors: Quan Zhang, Yuxin Qi, Xi Tang, Rui Yuan, Xi Lin, Ke Zhang, Chun Yuan,
- Abstract要約: 擬似ラベルのノイズは,完全教師付き検出ヘッドの学習に干渉すると考えられる。
雑音ラベルにおける潜在的な有用な信号をすべて活用するための2段階雑音ラベル学習戦略を導入する。
本モデルでは,検出精度と推定速度において,従来の最先端手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.89781814072881
- License:
- Abstract: Pseudo-label learning methods have been widely applied in weakly-supervised temporal action localization. Existing works directly utilize weakly-supervised base model to generate instance-level pseudo-labels for training the fully-supervised detection head. We argue that the noise in pseudo-labels would interfere with the learning of fully-supervised detection head, leading to significant performance leakage. Issues with noisy labels include:(1) inaccurate boundary localization; (2) undetected short action clips; (3) multiple adjacent segments incorrectly detected as one segment. To target these issues, we introduce a two-stage noisy label learning strategy to harness every potential useful signal in noisy labels. First, we propose a frame-level pseudo-label generation model with a context-aware denoising algorithm to refine the boundaries. Second, we introduce an online-revised teacher-student framework with a missing instance compensation module and an ambiguous instance correction module to solve the short-action-missing and many-to-one problems. Besides, we apply a high-quality pseudo-label mining loss in our online-revised teacher-student framework to add different weights to the noisy labels to train more effectively. Our model outperforms the previous state-of-the-art method in detection accuracy and inference speed greatly upon the THUMOS14 and ActivityNet v1.2 benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 擬似ラベル学習法は、弱い教師付き時間的行動局在化に広く応用されている。
既存の作業では、弱教師付きベースモデルを直接利用して、完全教師付き検出ヘッドをトレーニングするためのインスタンスレベルの擬似ラベルを生成する。
擬似ラベルのノイズは、完全教師付き検出ヘッドの学習に干渉し、大きな性能リークを引き起こすと論じる。
ノイズラベルの問題は、(1)不正確な境界ローカライゼーション、(2)未検出のショートアクションクリップ、(3)複数の隣接セグメントを1つのセグメントとして誤って検出することである。
これらの問題に対処するために,雑音ラベルにおける潜在的有用な信号をすべて活用するための2段階雑音ラベル学習戦略を導入する。
まず,フレームレベルの擬似ラベル生成モデルを提案する。
第2に,不足するインスタンス補償モジュールとあいまいなインスタンス修正モジュールを備えたオンライン改訂型教師学生用フレームワークを導入し,短絡問題と多対一問題を解決する。
さらに、オンライン改訂された教師学生フレームワークに高品質な擬似ラベルマイニングの損失を適用し、ノイズラベルに異なる重みを加えることで、より効果的にトレーニングする。
我々のモデルは、THUMOS14とActivityNet v1.2ベンチマークにおいて、検出精度と推論速度において従来の最先端手法よりも優れていた。
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