論文の概要: Deconstruct Complexity (DeComplex): A Novel Perspective on Tackling Dense Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18509v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 17:20:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:14:54.230356
• Title: Deconstruct Complexity (DeComplex): A Novel Perspective on Tackling Dense Action Detection
• Title（参考訳）: Deconstruct Complexity (Decomplex): 難読度検出のための新しい視点
• Authors: Faegheh Sardari, Armin Mustafa, Philip J. B. Jackson, Adrian Hilton,
• Abstract要約: 我々は、人間が複雑なタスクに対して、管理可能なサブタスクに分割することでどのように対処するかに着想を得た、新しい視点を導入する。 問題全体の解決に1つのネットワークに頼る代わりに、アクションクラスに存在する重要な概念を検出するために問題を分解することを提案する。 我々の実験は、最先端手法に対するアプローチの優位性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.100602876056165
• License:
• Abstract: Dense action detection involves detecting multiple co-occurring actions in an untrimmed video while action classes are often ambiguous and represent overlapping concepts. To address this challenge task, we introduce a novel perspective inspired by how humans tackle complex tasks by breaking them into manageable sub-tasks. Instead of relying on a single network to address the entire problem, as in current approaches, we propose decomposing the problem into detecting key concepts present in action classes, specifically, detecting dense static concepts and detecting dense dynamic concepts, and assigning them to distinct, specialized networks. Furthermore, simultaneous actions in a video often exhibit interrelationships, and exploiting these relationships can improve performance. However, we argue that current networks fail to effectively learn these relationships due to their reliance on binary cross-entropy optimization, which treats each class independently. To address this limitation, we propose providing explicit supervision on co-occurring concepts during network optimization through a novel language-guided contrastive learning loss. Our extensive experiments demonstrate the superiority of our approach over state-of-the-art methods, achieving substantial relative improvements of 23.4% and 2.5% mAP on the challenging benchmark datasets, Charades and MultiTHUMOS.
• Abstract（参考訳）: 複雑なアクション検出には、トリミングされていないビデオで複数の共起アクションを検出することが含まれるが、アクションクラスは曖昧で重複する概念を表すことが多い。 この課題に対処するために、我々は人間が複雑なタスクにどのように取り組み、それらを管理可能なサブタスクに分割するかに着想を得た新しい視点を導入する。 近年のアプローチのように,単一ネットワークに頼らず,アクションクラスに存在する重要な概念を分解して検出し,特に高密度な静的概念を検知し,高密度な動的概念を検知し,個別のネットワークに割り当てることを提案する。 さらに、ビデオ内の同時アクションは、しばしば相互関係を示し、これらの関係を活用することでパフォーマンスが向上する。 しかし,従来のネットワークは,各クラスを独立に扱うバイナリクロスエントロピー最適化に依存しているため,これらの関係を効果的に学習することができない。 この制限に対処するため,新たな言語誘導型コントラスト学習損失を通じて,ネットワーク最適化における共起概念の明示的な監督を提案する。 我々の大規模な実験は、挑戦的なベンチマークデータセットであるCharadesとMultiTHUMOSに対する23.4%と2.5%の相対的な改善を達成し、最先端の手法に対する我々のアプローチの優位性を実証している。

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