論文の概要: STPro: Spatial and Temporal Progressive Learning for Weakly Supervised Spatio-Temporal Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20678v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 03:06:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:42:01.807468
• Title: STPro: Spatial and Temporal Progressive Learning for Weakly Supervised Spatio-Temporal Grounding
• Title（参考訳）: STPro: 弱教師付き時空間接地のための空間的・時間的プログレッシブラーニング
• Authors: Aaryan Garg, Akash Kumar, Yogesh S Rawat,
• Abstract要約: Weakly Supervised S-Temporal Video Grounding (WSTVG) について検討した。 視覚時間基礎モデルの最近の進歩に触発されて,ゼロショットグラウンド機能を活用したWSTVGの実用性について検討する。 このギャップを埋めるため、2つの重要なモジュールを持つ新しいプログレッシブラーニングフレームワークSTProを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.352635332422768
• License:
• Abstract: In this work we study Weakly Supervised Spatio-Temporal Video Grounding (WSTVG), a challenging task of localizing subjects spatio-temporally in videos using only textual queries and no bounding box supervision. Inspired by recent advances in vision-language foundation models, we investigate their utility for WSTVG, leveraging their zero-shot grounding capabilities. However, we find that a simple adaptation lacks essential spatio-temporal grounding abilities. To bridge this gap, we introduce Tubelet Referral Grounding (TRG), which connects textual queries to tubelets to enable spatio-temporal predictions. Despite its promise, TRG struggles with compositional action understanding and dense scene scenarios. To address these limitations, we propose STPro, a novel progressive learning framework with two key modules: (1) Sub-Action Temporal Curriculum Learning (SA-TCL), which incrementally builds compositional action understanding, and (2) Congestion-Guided Spatial Curriculum Learning (CG-SCL), which adapts the model to complex scenes by spatially increasing task difficulty. STPro achieves state-of-the-art results on three benchmark datasets, with improvements of 1.0% on VidSTG-Declarative and 3.0% on HCSTVG-v1.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,テキストクエリのみを用いてビデオ中の被験者の時空間的位置を定位し,バウンディングボックスの監督を行わないWakly Supervised Spatio-Temporal Video Grounding(WSTVG)について検討する。 視覚言語基盤モデルの最近の進歩に触発されて、我々はWSTVGの実用性を調査し、ゼロショットグラウンド機能を活用している。 しかし, 単純適応は時空間接地能力が欠如していることが判明した。 このギャップを埋めるために、テキストクエリをチューブレットに接続し、時空間予測を可能にするチューブレット参照グラウンド(TRG)を導入する。 その約束にもかかわらず、TRGは構成的行動理解と密集したシーンシナリオに苦戦している。 これらの制約に対処するため,(1)サブ・アクション・テンポラル・カリキュラム・ラーニング(SA-TCL)を段階的に構築するサブ・アクション・テンポラル・カリキュラム・ラーニング(SA-TCL)と(2)コンジェクション・ガイド型空間的カリキュラム・ラーニング(CG-SCL)という2つの重要なモジュールを持つ新しいプログレッシブ・ラーニング・フレームワークであるSTProを提案する。 STProは3つのベンチマークデータセットで最先端の結果を達成し、VidSTG-Declarativeでは1.0%、HCSTVG-v1では3.0%改善した。

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