Dilated Context Integrated Network with Cross-Modal Consensus for Temporal Emotion Localization in Videos
Notice bibliographique
Résumé
Understanding human emotions is a crucial ability for intelligent robots to provide better human-robot interactions. The existing works are limited to trimmed video-level emotion classification, failing to locate the temporal window corresponding to the emotion. In this paper, we introduce a new task, named Temporal Emotion Localization in videos (TEL), which aims to detect human emotions and localize their corresponding temporal boundaries in untrimmed videos with aligned subtitles. TEL presents three unique challenges compared to temporal action localization: 1) The emotions have extremely varied temporal dynamics; 2) The emotion cues are embedded in both appearances and complex plots; 3) The fine-grained temporal annotations are complicated and labor-intensive. To address the first two challenges, we propose a novel dilated context integrated network with a coarse-fine two-stream architecture. The coarse stream captures varied temporal dynamics by modeling multi-granularity temporal contexts. The fine stream achieves complex plots understanding by reasoning the dependency between the multi-granularity temporal contexts from the coarse stream and adaptively integrates them into fine-grained video segment features. To address the third challenge, we introduce a cross-modal consensus learning paradigm, which leverages the inherent semantic consensus between the aligned video and subtitle to achieve weakly-supervised learning. We contribute a new testing set with 3,000 manually-annotated temporal boundaries so that future research on the TEL problem can be quantitatively evaluated. Extensive experiments show the effectiveness of our approach on temporal emotion localization. The repository of this work is at https://github.com/YYJMJC/TemporalEmotion-Localization-in-Videos.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».