論文の概要: Combining Boundary Supervision and Segment-Level Regularization for Fine-Grained Action Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01859v1
- Date: Thu, 02 Apr 2026 10:15:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.676374
- Title: Combining Boundary Supervision and Segment-Level Regularization for Fine-Grained Action Segmentation
- Title（参考訳）: ファイングラインドアクションセグメンテーションのための境界スーパービジョンとセグメントレベル正規化の組み合わせ
- Abstract要約: 本稿では,新たに1つの出力チャネルと2つの補助損失項のみを付加することで,細粒度セグメンテーション品質を向上させる軽量なデュアルロストレーニングフレームワークを提案する。
提案手法は,単一チャネル境界予測とCDFに基づくセグメントレベルの正規化損失による時間的局所化を促進する境界回帰損失を組み合わせたものである。
3つのベンチマークデータセット間で、提案手法はセグメントレベルの一貫性とバウンダリ品質を改善し、3つの異なるモデルでより高いF1とEditスコアを得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.7405249370601
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent progress in Temporal Action Segmentation (TAS) has increasingly relied on complex architectures, which can hinder practical deployment. We present a lightweight dual-loss training framework that improves fine-grained segmentation quality with only one additional output channel and two auxiliary loss terms, requiring minimal architectural modification. Our approach combines a boundary-regression loss that promotes accurate temporal localization via a single-channel boundary prediction and a CDF-based segment-level regularization loss that encourages coherent within-segment structure by matching cumulative distributions over predicted and ground-truth segments. The framework is architecture-agnostic and can be integrated into existing TAS models (e.g., MS-TCN, C2F-TCN, FACT) as a training-time loss function. Across three benchmark datasets, the proposed method improves segment-level consistency and boundary quality, yielding higher F1 and Edit scores across three different models. Frame-wise accuracy remains largely unchanged, highlighting that precise segmentation can be achieved through simple loss design rather than heavier architectures or inference-time refinements.
- Abstract（参考訳）: 最近のTAS(Temporal Action Segmentation)の進歩は、実用的デプロイメントを妨げる複雑なアーキテクチャに依存している。
本稿では,1つの出力チャネルと2つの補助損失項のみを付加することで,細粒度セグメンテーション品質を向上させる軽量なデュアルロストレーニングフレームワークを提案する。
提案手法は, 単一チャネル境界予測による時間的正確な局所化を促進する境界回帰損失と, CDFに基づくセグメントレベルの正規化損失とを組み合わせ, 予測および接地構造上の累積分布を一致させることにより, 整合性内部構造を促進させる。
このフレームワークはアーキテクチャに依存しず、トレーニング時間損失関数として既存のTASモデル(例えばMS-TCN、C2F-TCN、FACT)に統合することができる。
3つのベンチマークデータセット間で、提案手法はセグメントレベルの一貫性とバウンダリ品質を改善し、3つの異なるモデルでより高いF1とEditスコアを得る。
フレームの精度はほとんど変わっておらず、より重いアーキテクチャや推論時間の改良ではなく、単純な損失設計によって正確なセグメンテーションが達成できることを強調している。
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