論文の概要: Improving action segmentation via explicit similarity measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10713v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 08:02:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:11:35.994307
• Title: Improving action segmentation via explicit similarity measurement
• Title（参考訳）: 明示的類似度測定による行動セグメンテーションの改善
• Authors: Kamel Aouaidjia, Wenhao Zhang, Aofan Li, Chongsheng Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,セグメント化精度を高めるために,フレーム間および予測間の明らかな類似性評価を提案する。 教師付き学習アーキテクチャでは,トランスフォーマーエンコーダへの入力として,フレームレベルのマルチレゾリューション機能を利用する。 本稿では,連続フレーム間の特徴類似性に基づいた境界補正アルゴリズムを提案する。 また,非教師付き境界検出補正を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.303583360581161
• License:
• Abstract: Existing supervised action segmentation methods depend on the quality of frame-wise classification using attention mechanisms or temporal convolutions to capture temporal dependencies. Even boundary detection-based methods primarily depend on the accuracy of an initial frame-wise classification, which can overlook precise identification of segments and boundaries in case of low-quality prediction. To address this problem, this paper proposes ASESM (Action Segmentation via Explicit Similarity Measurement) to enhance the segmentation accuracy by incorporating explicit similarity evaluation across frames and predictions. Our supervised learning architecture uses frame-level multi-resolution features as input to multiple Transformer encoders. The resulting multiple frame-wise predictions are used for similarity voting to obtain high quality initial prediction. We apply a newly proposed boundary correction algorithm that operates based on feature similarity between consecutive frames to adjust the boundary locations iteratively through the learning process. The corrected prediction is then further refined through multiple stages of temporal convolutions. As post-processing, we optionally apply boundary correction again followed by a segment smoothing method that removes outlier classes within segments using similarity measurement between consecutive predictions. Additionally, we propose a fully unsupervised boundary detection-correction algorithm that identifies segment boundaries based solely on feature similarity without any training. Experiments on 50Salads, GTEA, and Breakfast datasets show the effectiveness of both the supervised and unsupervised algorithms. Code and models are made available on Github.
• Abstract（参考訳）: 既存の教師付きアクションセグメンテーション手法は、時間的依存を捉えるために注意機構や時間的畳み込みを用いたフレームワイズ分類の品質に依存する。 境界検出に基づく手法でさえも、品質の低い予測の場合、セグメントと境界の正確な識別を見逃すことができる初期フレームワイズ分類の精度に大きく依存する。 そこで本稿では,フレームと予測間の明示的な類似性評価を取り入れたASESM(Action Segmentation via Explicit similarity Measurement)を提案する。 教師付き学習アーキテクチャでは,複数のトランスフォーマーエンコーダへの入力として,フレームレベルのマルチレゾリューション機能を利用する。 その結果、複数のフレームワイズ予測が類似投票に使われ、高品質な初期予測が得られる。 本稿では,連続するフレーム間の特徴的類似性に基づいて動作し,学習過程を通じて境界位置を反復的に調整する境界補正アルゴリズムを提案する。 修正された予測は、時間的畳み込みの複数の段階を通じてさらに洗練される。 後処理として,連続予測間の類似度測定を用いてセグメント内の外れ値クラスを除去するセグメント平滑化法を任意に適用する。 さらに,非教師付き境界検出補正アルゴリズムを提案する。 50Salads、GTEA、Breakfastのデータセットの実験は、教師なしアルゴリズムと教師なしアルゴリズムの両方の有効性を示している。 コードとモデルはGithubで公開されている。

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