論文の概要: Group Relative Augmentation for Data Efficient Action Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21353v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 21:46:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.354214
• Title: Group Relative Augmentation for Data Efficient Action Detection
• Title（参考訳）: データ高能率行動検出のためのグループ相対拡張
• Authors: Deep Anil Patel, Iain Melvin, Zachary Izzo, Martin Renqiang Min,
• Abstract要約: アクション検出にVLM(Big Video-Language Models)を適応させるには、いくつかの例が課題となっている。 パラメータ係数チューニング(LoRA)と新たな学習可能な内部特徴拡張を組み合わせた効率的な適応戦略を提案する。 複雑なマルチラベル・マルチパーソン動作検出データセットに対して,本手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.169883977958454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Adapting large Video-Language Models (VLMs) for action detection using only a few examples poses challenges like overfitting and the granularity mismatch between scene-level pre-training and required person-centric understanding. We propose an efficient adaptation strategy combining parameter-efficient tuning (LoRA) with a novel learnable internal feature augmentation. Applied within the frozen VLM backbone using FiLM, these augmentations generate diverse feature variations directly relevant to the task. Additionally, we introduce a group-weighted loss function that dynamically modulates the training contribution of each augmented sample based on its prediction divergence relative to the group average. This promotes robust learning by prioritizing informative yet reasonable augmentations. We demonstrate our method's effectiveness on complex multi-label, multi-person action detection datasets (AVA, MOMA), achieving strong mAP performance and showcasing significant data efficiency for adapting VLMs from limited examples.
• Abstract（参考訳）: アクション検出にVLM(Big Video-Language Model)を適用すると、オーバーフィットやシーンレベルの事前トレーニングと要求される人中心の理解の粒度ミスマッチといった問題が発生する。 パラメータ係数チューニング(LoRA)と新たな学習可能な内部特徴拡張を組み合わせた効率的な適応戦略を提案する。 凍結したVLMバックボーンにFiLMを用いて適用すると、これらの拡張はタスクに直接関連する様々な特徴を発生させる。 さらに,グループ平均に対する予測偏差に基づいて,各追加サンプルのトレーニング貢献を動的に変調するグループ重み付き損失関数を導入する。 これにより、情報的かつ合理的な拡張を優先することで、堅牢な学習を促進する。 本稿では, 複雑な多ラベル多人数行動検出データセット (AVA, MOMA) に対する本手法の有効性を実証し, 強力なmAP性能を実現し, 限られた例からVLMに適応するための有意なデータ効率を示す。

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