論文の概要: LiquidTAD: Efficient Temporal Action Detection via Parallel Liquid-Inspired Temporal Relaxation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18274v2
• Date: Mon, 27 Apr 2026 02:45:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 21:46:41.456592
• Title: LiquidTAD: Efficient Temporal Action Detection via Parallel Liquid-Inspired Temporal Relaxation
• Title（参考訳）: LiquidTAD: 並列液体誘発時間緩和による効率的な時間的行動検出
• Abstract要約: LiquidTADは、液体神経力学以前の指数緩和を並列時間演算子に蒸留するフレームワークである。 LiquidTADは、モデルフットプリントを大幅に低下させながら、強力なベースラインと競合する精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3837169660687123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal Action Detection (TAD) requires precise localization of action boundaries within long, untrimmed video sequences. While current high-performing methods achieve strong accuracy, they are often characterized by excessive parameter counts, substantial computational overhead, and a reliance on specialized operators that hinder deployment across diverse hardware platforms. This paper presents LiquidTAD, a framework that distills the exponential relaxation prior of liquid neural dynamics into a parallel temporal operator, rather than reproducing full Liquid Neural Network (LNN) dynamics. By introducing a Parallel Liquid-inspired Relaxation mechanism, sequential ODE solving is avoided through a fully vectorized, non-recursive formulation built entirely upon standard neural operations, enabling hardware-agnostic deployment with linear complexity with respect to the temporal length. A complementary Hierarchical Decay-Rate Sharing Strategy further adapts this relaxation prior across feature pyramid levels, stabilizing optimization and implicitly compensating for temporal compression in deeper layers. Experimental evaluations on THUMOS-14 and ActivityNet-1.3 demonstrate that LiquidTAD achieves accuracy competitive with strong baselines while substantially lowering the model footprint. Specifically, on THUMOS-14, LiquidTAD achieves 69.46\% average mAP with only 10.82M parameters and 27.17G FLOPs, reducing the parameter count by over 60\% compared with ActionFormer.
• Abstract（参考訳）: 時間的行動検出(TAD)は、長い、トリミングされていないビデオシーケンス内でのアクション境界の正確な位置決めを必要とする。 現在のハイパフォーマンス手法は高い精度を達成するが、過度なパラメータ数、かなりの計算オーバーヘッド、様々なハードウェアプラットフォームへの展開を妨げる特別な演算子に依存することが特徴である。 本稿では, フルリキッドニューラルネットワーク(LNN)のダイナミクスを再現する代わりに, 液体ニューラルダイナミクスの指数緩和を並列時間演算子に蒸留するフレームワークであるLiquidTADを提案する。 Parallel Liquid-inspired Relaxation機構を導入することで、シーケンシャルODE解決は、標準の神経操作をベースとした完全にベクトル化された非再帰的な定式化によって回避される。 補完的な階層的なDecay-Rate Sharing戦略は、この機能ピラミッドレベルを越えて、この緩和に先立って適応し、最適化を安定化し、より深い層での時間的圧縮を暗黙的に補償する。 THUMOS-14とActivityNet-1.3の実験的評価により、LiquidTADは強力なベースラインと競合し、モデルのフットプリントを大幅に低下させる。 具体的にはTHUMOS-14では、LiquidTADは平均mAPを69.46 %、パラメータは10.82M、FLOPは27.17Gで、ActionFormerに比べて60 %以上減少する。

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