Spot the Difference! Temporal Coarse to Fine to Finer Difference Spotting for Action Recognition in Videos
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a novel difference-spotting strategy for video action recognition inspired by the cognitive challenges posed by the childhood puzzle game "Spot the Difference". Our approach aims to enhance the model’s capability to capture time-series variation and intricate details by gradually integrating distinctive information between action and non-action segments in a temporal "coarse-to-fine-to-finer" manner within a discriminative learning framework. To achieve this, we propose a model-agnostic discriminative learning mechanism that can be easily integrated into existing action recognition networks. Firstly, we incorporate coarse-level discriminative information of action and non-action segments across all videos in a corpus using novel booster nets. Secondly, we introduce a fine-level discrimination objective in the penultimate layer of the network through a novel contrastive learning approach, increasing the distinction between different segments within the same video. Lastly, we incorporate finer discrimination through a novel clip matching mechanism, enhancing the distinction of different consecutive clips within an action segment. Experimental results on multiple benchmark datasets (ActivityNet, HACS, FineAction) and backbone architectures (TSN, TSM, TANet, TPN, Timesformer, VideoSwin) demonstrate the effectiveness of our proposed mechanism. We consistently achieve significant improvements (0.33 - 4%) over the baselines, with competitive single crop results on ActivityNet (87.9%) and HACS (90.21%) datasets. Moreover, our technique achieves stateof-the-art classifier results (94.8%) in the ActivityNet 2022 challenge’s validation set.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».