論文の概要: Attention-Driven Multimodal Alignment for Long-term Action Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21945v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:58:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.646581
• Title: Attention-Driven Multimodal Alignment for Long-term Action Quality Assessment
• Title（参考訳）: 長期行動品質評価のための注意駆動型マルチモーダルアライメント
• Authors: Xin Wang, Peng-Jie Li, Yuan-Yuan Shen,
• Abstract要約: 長時間の行動品質評価(AQA)は、最大数分間の動画における人間の活動の質を評価することに焦点を当てている。 LMAC-Net(Long-term Multimodal Attention Consistency Network)では,マルチモーダル特徴を明示的に整列する多モーダルアテンション一貫性機構を導入している。 RGデータセットとFis-Vデータセットで実施された実験は、LMAC-Netが既存の手法を大幅に上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.262258418692889
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Long-term action quality assessment (AQA) focuses on evaluating the quality of human activities in videos lasting up to several minutes. This task plays an important role in the automated evaluation of artistic sports such as rhythmic gymnastics and figure skating, where both accurate motion execution and temporal synchronization with background music are essential for performance assessment. However, existing methods predominantly fall into two categories: unimodal approaches that rely solely on visual features, which are inadequate for modeling multimodal cues like music; and multimodal approaches that typically employ simple feature-level contrastive fusion, overlooking deep cross-modal collaboration and temporal dynamics. As a result, they struggle to capture complex interactions between modalities and fail to accurately track critical performance changes throughout extended sequences. To address these challenges, we propose the Long-term Multimodal Attention Consistency Network (LMAC-Net). LMAC-Net introduces a multimodal attention consistency mechanism to explicitly align multimodal features, enabling stable integration of visual and audio information and enhancing feature representations. Specifically, we introduce a multimodal local query encoder module to capture temporal semantics and cross-modal relations, and use a two-level score evaluation for interpretable results. In addition, attention-based and regression-based losses are applied to jointly optimize multimodal alignment and score fusion. Experiments conducted on the RG and Fis-V datasets demonstrate that LMAC-Net significantly outperforms existing methods, validating the effectiveness of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 長時間の行動品質評価(AQA)は、最大数分間の動画における人間の活動の質を評価することに焦点を当てている。 この課題は,リズム体操やフィギュアスケートなどの芸術スポーツの自動評価において重要な役割を担っている。 しかし、既存の手法は主に2つのカテゴリに分類される: 視覚的特徴のみに依存し、音楽のようなマルチモーダルなキューをモデル化するのに不適な非モーダルアプローチ、そして通常、単純な特徴レベルのコントラスト的融合を使用し、深いクロスモーダルなコラボレーションと時間的ダイナミクスを見越すマルチモーダルアプローチ。 その結果、モダリティ間の複雑な相互作用を捉えるのに苦労し、拡張シーケンスを通して重要なパフォーマンス変化を正確に追跡することができない。 これらの課題に対処するため,LMAC-Net(Long-term Multimodal Attention Consistency Network)を提案する。 LMAC-Netは、マルチモーダルな特徴を明示的に整列させるマルチモーダルなアテンション一貫性機構を導入し、視覚情報と音声情報の安定した統合と特徴表現の強化を可能にした。 具体的には、時間的意味論と相互関係を捉えるためのマルチモーダルなローカルクエリエンコーダモジュールを導入し、2段階のスコア評価を解釈結果に適用する。 さらに,マルチモーダルアライメントとスコア融合を協調的に最適化するために,アテンションベースおよびレグレッションベース損失を適用した。 RGおよびFis-Vデータセットを用いて行った実験により、LMAC-Netは既存の手法よりも優れており、提案手法の有効性が検証された。

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