Rethinking CLIP-basierte Video-Lerner in der Cross-Domain Open-Vocabulary Action Recognition

Core Concepts

CLIP-basierte Video-Lerner zeigen begrenzte Leistung bei der Erkennung von Aktionen in unbekannten Videodomänen.

Abstract

Inhaltsverzeichnis:

Einführung
Verwandte Arbeiten
Die vorgeschlagene XOV-Action-Benchmark
Methodik
Experimente
Ergebnisse
Schlussfolgerung

Highlights:

CLIP-basierte Video-Lerner zeigen begrenzte Leistung in unbekannten Videodomänen.
Die XOV-Action-Benchmark ermöglicht eine umfassende Bewertung.
Die vorgeschlagene Scene-Aware Video-Text Alignment-Methode verbessert die Leistung.
Experimente zeigen die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode.

Stats

"Die besten geschlossenen ACCs betragen nur 53,89% und 31,48% für dunkle Videos in ARID."
"Die besten offenen ACCs erreichen nur 42,22% auf HMDB."
"Die vorgeschlagene SATA-Methode übertrifft frühere Methoden um 1,69% und 1,45% in Bezug auf die durchschnittliche Gesamtgenauigkeit."

Quotes

"Kann CLIP-basierte Video-Lerner effektiv auf unbekannte Testdomänen generalisieren?"
"Die vorgeschlagene Scene-Aware Video-Text Alignment-Methode verbessert die Leistung."

Key Insights Distilled From

Rethinking CLIP-based Video Learners in Cross-Domain Open-Vocabulary Action Recognition

by Kun-Yu Lin,H... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01560.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Modelle die Leistung in Testdomänen mit großen Domänenlücken verbessern?

Um die Leistung in Testdomänen mit großen Domänenlücken zu verbessern, können Modelle verschiedene Ansätze verfolgen. Einer davon ist die Einführung einer Szene-agnostischen Video-Text-Ausrichtungsmethode, die es dem Modell ermöglicht, Szeneninformationen zu minimieren und sich stattdessen auf Aktionsinformationen zu konzentrieren. Durch die Verwendung von Szene-kodierten Textvorgaben und die Einführung von Szene-agnostischen Diskriminierungs- und Konsistenzverlusten können Modelle lernen, Aktionsinformationen über verschiedene Video-Domänen hinweg zu generalisieren und Szenenverzerrungen zu mildern. Darüber hinaus kann die Einführung einer Text-adaptiven Aggregationsmodule die Video-Repräsentationen weiter verbessern und die Klassifikationsleistung steigern.

Welche Auswirkungen hat die Anzahl der Szenen-Suffixe auf die Modellleistung?

Die Anzahl der Szenen-Suffixe hat einen signifikanten Einfluss auf die Modellleistung. Durch die Verwendung einer größeren Anzahl von Szenen-Suffixen können Modelle bessere Ergebnisse erzielen, insbesondere in Bezug auf die geschlossene Genauigkeit in Testdomänen. Mit einer erhöhten Anzahl von Szenen-Suffixen können Modelle Videos besser von Szenen unterscheiden und sich stärker auf Aktionsinformationen konzentrieren. Dies führt zu einer verbesserten Fähigkeit, Aktionen in verschiedenen Domänen zu erkennen und die Auswirkungen von Szenenverzerrungen zu verringern.

Wie können Modelle die Generalisierungsfähigkeiten für offene Kategorien verbessern?

Um die Generalisierungsfähigkeiten für offene Kategorien zu verbessern, können Modelle verschiedene Strategien anwenden. Eine Möglichkeit besteht darin, eine Szene-agnostische Video-Text-Ausrichtungsmethode zu verwenden, die es dem Modell ermöglicht, sich auf Aktionsinformationen zu konzentrieren und Szenenverzerrungen zu minimieren. Darüber hinaus kann die Einführung von Szene-agnostischen Diskriminierungs- und Konsistenzverlusten die Fähigkeit des Modells verbessern, offene Kategorien über verschiedene Domänen hinweg zu erkennen. Die Verwendung eines Text-adaptiven Aggregationsmoduls kann ebenfalls dazu beitragen, die Video-Repräsentationen zu verbessern und die Klassifikationsleistung für offene Kategorien zu steigern.