論文の概要: Efficient Spatial-Temporal Modeling for Real-Time Video Analysis: A Unified Framework for Action Recognition and Object Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22421v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 06:49:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.043165
- Title: Efficient Spatial-Temporal Modeling for Real-Time Video Analysis: A Unified Framework for Action Recognition and Object Tracking
- Title（参考訳）: リアルタイムビデオ解析のための効率的な空間時間モデリング:行動認識と物体追跡のための統一フレームワーク
- Authors: Shahla John,
- Abstract要約: リアルタイムビデオ分析はコンピュータビジョンにおいて依然として難しい問題である。
本稿では,行動認識と物体追跡を同時に行うために,高度な時空間モデリング技術を活用する統合フレームワークを提案する。
提案手法は,リアルタイムの推論速度を維持しながら,標準ベンチマークにおける最先端性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Real-time video analysis remains a challenging problem in computer vision, requiring efficient processing of both spatial and temporal information while maintaining computational efficiency. Existing approaches often struggle to balance accuracy and speed, particularly in resource-constrained environments. In this work, we present a unified framework that leverages advanced spatial-temporal modeling techniques for simultaneous action recognition and object tracking. Our approach builds upon recent advances in parallel sequence modeling and introduces a novel hierarchical attention mechanism that adaptively focuses on relevant spatial regions across temporal sequences. We demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance on standard benchmarks while maintaining real-time inference speeds. Extensive experiments on UCF-101, HMDB-51, and MOT17 datasets show improvements of 3.2% in action recognition accuracy and 2.8% in tracking precision compared to existing methods, with 40% faster inference time.
- Abstract（参考訳）: リアルタイムビデオ解析はコンピュータビジョンにおいて依然として困難な問題であり、計算効率を維持しながら空間情報と時間情報の双方を効率的に処理する必要がある。
既存のアプローチは、特に資源制約のある環境で、正確性とスピードのバランスをとるのに苦労することが多い。
本研究では,行動認識と物体追跡を同時に行うために,高度な時空間モデリング技術を活用する統合フレームワークを提案する。
提案手法は並列シーケンスモデリングの最近の進歩を基盤として,時間的シーケンスにまたがる空間領域に適応的に焦点をあてる新しい階層型アテンション機構を導入している。
提案手法は,リアルタイムの推論速度を維持しながら,標準ベンチマークにおける最先端性能を実現することを実証する。
UCF-101、HMDB-51、MOT17データセットの大規模な実験では、既存の手法と比較してアクション認識精度が3.2%改善し、追跡精度が2.8%向上し、推論時間が40%速くなった。
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