Nouveau dataset pour améliorer l'analyse des vidéos de cuisine

Le dataset COM Kitchens consiste en des vidéos de cuisine non montées filmées d'une vue aérienne. Ces vidéos sont faites pour étudier comment les gens préparent des plats en suivant des recettes. Chaque vidéo est liée à un graphique d'action visuelle qui relie les actions montrées dans la vidéo au texte d'instruction.

#Objectif du Dataset

Le but principal de ce dataset est d'améliorer la compréhension de la manière dont les gens interagissent avec les processus de cuisine à travers l'analyse vidéo. Cette recherche est importante car les méthodes de deep learning nécessitent de grandes quantités de données. Les datasets existants utilisent souvent des vidéos trouvées en ligne, qui ne fournissent pas toujours un contenu d'instruction clair. COM Kitchens vise à combler cette lacune.

#Méthode de Collecte des Données

Pour créer ce dataset, des vidéos ont été enregistrées avec des smartphones modernes. Les participants ont préparé des plats basés sur des recettes sélectionnées et ont filmé le processus. Cette méthode a permis de capturer une grande variété de scénarios de cuisine sans avoir besoin d'une présence physique pour guider.

#Graphique d'Action Visuelle

Chaque vidéo est associée à un graphique d'action visuelle qui décrit les actions réalisées par le cuisinier. Ce graphique montre le timing des actions et les relie à des éléments spécifiques dans la vidéo.

#Caractéristiques Uniques de COM Kitchens

COM Kitchens se distingue des autres datasets car il se concentre sur des séquences non montées prises d'un point de vue fixe. Ce dispositif permet d'observer les processus de cuisine de manière plus naturelle, ce qui peut se perdre dans des vidéos montées ou multi-caméras.

#Défis des Datasets Traditionnels

La plupart des datasets existants pour les vidéos de cuisine n'arrivent souvent pas à capturer les subtilités de la cuisine réelle. Ils peuvent se concentrer sur des vidéos montées ou inclure plusieurs angles de caméra, ce qui complique la compréhension d'une procédure de cuisine unique.

#Nouvelles Tâches Vidéo Centriques Humaines

Le dataset introduit deux nouvelles tâches conçues pour évaluer les capacités des modèles de machine learning face aux vidéos de cuisine :

1. Recherche de Recettes en Ligne (OnRR) : Cette tâche consiste à retrouver la recette correspondante en fonction de ce qui se passe dans la vidéo. Elle aide à créer des applications qui suggèrent des recettes basées sur des informations visuelles.
2. Légendage Vidéo Dense (DVC-OV) : Cette tâche se concentre sur la génération de légendes décrivant les actions se déroulant dans divers segments de la vidéo pendant la cuisson.

#Taille et Diversité du Dataset

Le dataset COM Kitchens comprend une vaste collection de 145 vidéos, totalisant environ 40 heures de séquences. Les vidéos couvrent une gamme diversifiée de tâches et d'environnements culinaires, offrant une riche ressource pour les chercheurs.

#Processus d'Annotation des Données

Le processus d'annotation des vidéos consiste à les visionner et à étiqueter les actions qui se produisent. Des experts traduisent ensuite le texte d'instruction correspondant du japonais à l'anglais pour une accessibilité plus large.

#Sélection des Recettes

Les recettes filmées ont été choisies dans une grande base de données de recettes japonaises. L'accent a été mis sur des recettes pouvant être réalisées en moins de 30 minutes et d'une difficulté modérée. Cela a assuré que les vidéos capturent une expérience de cuisine réaliste.

#Configuration Technique pour le Tournage

Les vidéos ont été filmées avec un iPhone 11 Pro, placé sur un trépied pour fournir un enregistrement stable et de haute qualité. La caméra ultra grand-angle permettait d'avoir une vue complète de la zone de cuisson, rendant l'ensemble du processus de cuisine visible sans obstructions.

#Problèmes Rencontrés Pendant le Tournage

Bien que la plupart des vidéos aient réussi, certaines ont dû être jetées pour diverses raisons. Les problèmes courants incluaient des angles de prise de vue incorrects, des préoccupations de vie privée et des écarts par rapport aux instructions données aux participants.

#Aperçus Statistiques sur le Dataset

Les annotations montrent un haut niveau de détail, chaque vidéo contenant en moyenne plus de 87 mots dans le texte de recette accompagnant, reflétant à la fois la complexité des tâches et la richesse du contenu.

#Comprendre la Recherche de Recettes en Ligne (OnRR)

La tâche OnRR est conçue pour évaluer à quel point un système peut efficacement associer des vidéos de cuisine aux recettes correctes. Cela implique d'analyser le contenu de la vidéo jusqu'à un certain point pour déterminer quelle recette correspond au processus de cuisson en cours.

#Identification des Étapes de Recette

En plus de retrouver des recettes, le système doit également identifier quelle étape du processus de cuisson la vidéo illustre. Cela nécessite une analyse attentive du contenu vidéo par rapport aux étapes décrites dans les recettes.

#Introduction au Légendage Vidéo Dense (DVC-OV)

Le DVC-OV vise à générer des légendes détaillées pour des actions spécifiques dans les vidéos de cuisine. Cette tâche est cruciale pour améliorer la compréhension et l'accessibilité des vidéos de cuisine.

#Le Rôle des Graphiques d'Action dans la Compréhension Vidéo

Les graphiques d'action fournissent un moyen structuré de comprendre les relations entre les ingrédients et les actions dans le processus de cuisson. Ils aident à représenter visuellement la séquence des tâches exécutées dans une recette.

#Mise en Œuvre des Modèles de Deep Learning

Le dataset met au défi les modèles de machine learning existants, testant leur capacité à comprendre de longues séquences d'actions et les dépendances temporelles présentes dans les vidéos de cuisine. Cela aide à identifier les forces et les faiblesses des modèles actuels.

#Directions Futures pour la Recherche

Les travaux sur le dataset COM Kitchens suggèrent de potentielles futures voies de recherche dans le domaine de la compréhension vidéo. En élargissant le dataset et les tâches associées, de nouvelles perspectives sur la nature de la cuisine et des tâches procédurales peuvent être obtenues.

#Contributions au Domaine de la Compréhension Vidéo Procédurale

COM Kitchens fournit une ressource unique pour les chercheurs intéressés par l'amélioration de la compréhension vidéo, en particulier dans le contexte de la cuisine. Ce dataset a le potentiel de faire avancer les méthodes et technologies actuelles pour traiter et interpréter le contenu vidéo.

#Conclusion

Le dataset COM Kitchens représente une avancée significative dans l'étude des processus culinaires à travers la vidéo. En fournissant des séquences non montées et des annotations détaillées, il offre une ressource précieuse tant pour la recherche académique que pour des applications pratiques dans le domaine de la compréhension vidéo.