論文の概要: STEC: A Reference-Free Spatio-Temporal Entropy Coverage Metric for Evaluating Sampled Video Frames

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13974v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 13:51:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.333969
• Title: STEC: A Reference-Free Spatio-Temporal Entropy Coverage Metric for Evaluating Sampled Video Frames
• Title（参考訳）: STEC: サンプリングビデオフレーム評価のための基準フリー時空間エントロピーカバレッジメトリック
• Authors: Shih-Yao Lin,
• Abstract要約: 既存の評価指標は主に知覚の質や再現性に焦点を当てている。 本稿では,ビデオフレームサンプリングの有効性を評価するための簡易かつ非参照の指標である時空間エントロピーカバレッジ(STEC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1947714868715738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Frame sampling is a fundamental component in video understanding and video--language model pipelines, yet evaluating the quality of sampled frames remains challenging. Existing evaluation metrics primarily focus on perceptual quality or reconstruction fidelity, and are not designed to assess whether a set of sampled frames adequately captures informative and representative video content. We propose Spatio-Temporal Entropy Coverage (STEC), a simple and non-reference metric for evaluating the effectiveness of video frame sampling. STEC builds upon Spatio-Temporal Frame Entropy (STFE), which measures per-frame spatial information via entropy-based structural complexity, and evaluates sampled frames based on their temporal coverage and redundancy. By jointly modeling spatial information strength, temporal dispersion, and non-redundancy, STEC provides a principled and lightweight measure of sampling quality. Experiments on the MSR-VTT test-1k benchmark demonstrate that STEC clearly differentiates common sampling strategies, including random, uniform, and content-aware methods. We further show that STEC reveals robustness patterns across individual videos that are not captured by average performance alone, highlighting its practical value as a general-purpose evaluation tool for efficient video understanding. We emphasize that STEC is not designed to predict downstream task accuracy, but to provide a task-agnostic diagnostic signal for analyzing frame sampling behavior under constrained budgets.
• Abstract（参考訳）: フレームサンプリングはビデオ理解とビデオ言語モデルパイプラインの基本的な構成要素であるが、サンプルフレームの品質評価は依然として難しい。 既存の評価指標は主に知覚品質や再現忠実度に重点を置いており、サンプルフレームの集合が適切な情報や代表的映像コンテンツをキャプチャするかどうかを評価するように設計されていない。 本稿では,ビデオフレームサンプリングの有効性を評価するための簡易かつ非参照の指標である時空間エントロピーカバレッジ(STEC)を提案する。 STECは、テンポラルフレームエントロピー(Spatio-Temporal Frame Entropy、STFE)を基盤として、エントロピーに基づく構造的複雑さを通じてフレーム単位の空間情報を計測し、その時間的カバレッジと冗長性に基づいてサンプルフレームを評価する。 空間情報の強度、時間的分散、非冗長性を共同でモデル化することにより、STECはサンプリング品質の原則的かつ軽量な尺度を提供する。 MSR-VTT test-1kベンチマークの実験では、STECはランダム、均一、コンテントアウェアといった一般的なサンプリング戦略を明確に区別している。 さらに、STECは、平均的なパフォーマンスだけでは捉えられない個々のビデオに対してロバスト性パターンを明らかにし、効率的なビデオ理解のための汎用評価ツールとしての実用的価値を強調した。 我々は,STECがダウンストリームタスクの精度を予測するように設計されているのではなく,制約された予算下でのフレームサンプリング動作を分析するためのタスク非依存の診断信号を提供することを強調した。

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