Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding Multimodal Complementarity for Single-Frame Action Anticipation

論文の概要: Understanding Multimodal Complementarity for Single-Frame Action Anticipation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22039v1
Date: Thu, 29 Jan 2026 17:44:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-30 16:22:50.055035
Title: Understanding Multimodal Complementarity for Single-Frame Action Anticipation
Title（参考訳）: 単フレーム動作予測のためのマルチモーダル補完性理解
Authors: Manuel Benavent-Lledo, Konstantinos Bacharidis, Konstantinos Papoutsakis, Antonis Argyros, Jose Garcia-Rodriguez,
Abstract要約: アクション予測はビデオ理解の問題として一般的に扱われ、将来のアクションを推論するためには、密集した時間情報が必要であることを暗黙的に仮定する。未来に関する情報は、すでに1つのフレームにエンコードされていますが、どうすれば効果的に活用できるのでしょうか? 我々は,補完的な情報ソースに富んだ単一フレームの行動予測を体系的に調査する。我々は、最も効果的な設計選択を、洗練された単フレーム予測フレームワークであるAAG+に統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1961510466705991
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Human action anticipation is commonly treated as a video understanding problem, implicitly assuming that dense temporal information is required to reason about future actions. In this work, we challenge this assumption by investigating what can be achieved when action anticipation is constrained to a single visual observation. We ask a fundamental question: how much information about the future is already encoded in a single frame, and how can it be effectively exploited? Building on our prior work on Action Anticipation at a Glimpse (AAG), we conduct a systematic investigation of single-frame action anticipation enriched with complementary sources of information. We analyze the contribution of RGB appearance, depth-based geometric cues, and semantic representations of past actions, and investigate how different multimodal fusion strategies, keyframe selection policies and past-action history sources influence anticipation performance. Guided by these findings, we consolidate the most effective design choices into AAG+, a refined single-frame anticipation framework. Despite operating on a single frame, AAG+ consistently improves upon the original AAG and achieves performance comparable to, or exceeding, that of state-of-the-art video-based methods on challenging anticipation benchmarks including IKEA-ASM, Meccano and Assembly101. Our results offer new insights into the limits and potential of single-frame action anticipation, and clarify when dense temporal modeling is necessary and when a carefully selected glimpse is sufficient.
Abstract（参考訳）: 人間の行動予測はビデオ理解の問題として一般的に扱われ、将来の行動の推論には密集した時間情報が必要であると暗黙的に仮定する。本研究では,1つの視覚的観察に行動予測が制約された場合に何が達成可能かを調べることで,この仮定に挑戦する。未来に関する情報は、すでに1つのフレームにエンコードされていますが、どうすれば効果的に活用できるのでしょうか? 我々は,Glimpse (AAG) における行動予測(Action Precipation at a Glimpse) に関する先行研究に基づいて,補完的な情報ソースに富んだ単一フレームの行動予測を体系的に調査する。我々は,RGBの出現,深度に基づく幾何学的手がかり,過去の行動の意味的表現の寄与を分析し,異なるマルチモーダル融合戦略,キーフレーム選択ポリシー,過去の行動履歴ソースが予測性能に与える影響について検討する。これらの知見に導かれて、最も効果的な設計選択を、洗練された単フレーム予測フレームワークであるAAG+に統合する。単一のフレームで動作するにもかかわらず、AAG+はオリジナルのAAGを一貫して改善し、IKEA-ASM、Meccano、Ambly101などの予測ベンチマークに挑戦する最先端のビデオベースの手法に匹敵する、あるいはそれ以上のパフォーマンスを達成する。以上の結果から,単一フレーム動作予測の限界と可能性に関する新たな知見が得られ,高密度時間モデルが必要か,慎重に選択した視点が十分であるかが明らかとなった。

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