Évaluation du contexte à long terme pour la segmentation des actions dans les vidéos

Modéliser le Contexte à long terme dans les vidéos est super important pour des tâches comme la segmentation d’actions, qui consiste à identifier les différentes actions dans une vidéo. Une question clé ici, c'est : combien de contexte à long terme est vraiment nécessaire pour obtenir les meilleurs résultats ?

Bien que certains modèles comme les transformers puissent gérer le contexte à long terme dans les vidéos, ils demandent souvent beaucoup de puissance de calcul, surtout pour les vidéos plus longues. Des méthodes récentes ont combiné différentes techniques, comme les réseaux de convolution temporelle avec Attention, pour se concentrer uniquement sur une plus petite partie de la vidéo. Même si ces méthodes fonctionnent bien, elles ne capturent pas toujours tout ce qui se passe dans la vidéo.

Ce travail se penche sur la quantité de contexte à long terme vraiment nécessaire pour la segmentation d’actions en introduisant un nouveau modèle qui utilise l’attention de manière plus intelligente, lui permettant de considérer tout le contexte d’une vidéo sans perdre en efficacité.

#L'Importance de la Segmentation d'Actions

La segmentation d'actions est précieuse dans de nombreuses applications réelles. Par exemple, ça peut aider à surveiller des tâches sur des chaînes de production ou à étudier le comportement des animaux. Souvent, ces vidéos sont longues, et il est crucial d'identifier quand différentes actions commencent et finissent dans les images.

Des ensembles de données comme Assembly101 comprennent de longues vidéos de personnes assemblant divers objets. Pour chaque image de ces vidéos, il faut prédire une étiquette pour l'action réalisée. Les données montrent une rangée d'images d'une vidéo à côté des étiquettes réelles pour ces images, où chaque couleur représente une action différente.

Combiner des techniques comme les réseaux de convolution temporelle avec attention a donné de bons résultats en segmentation d’actions. Cependant, il reste des défis, surtout avec des vidéos longues qui peuvent durer jusqu’à 25 minutes. Comme traiter de longues vidéos coûte cher en termes de calcul, certaines solutions ne considèrent qu'un petit intervalle de temps.

#Examiner le Besoin de Contexte à Long Terme

Pour déterminer combien de contexte à long terme est nécessaire pour la segmentation d’actions, on a réalisé des expériences avec trois ensembles de données distincts : 50Salads, Breakfast, et Assembly101. Notre analyse a montré que modéliser le contexte complet d'une vidéo mène à de meilleures performances en segmentation d’actions.

Les vidéos longues ajoutent de nouvelles difficultés à la segmentation à cause de leur longueur. L'objectif est de développer des méthodes qui peuvent relever ces défis sans nécessiter trop de ressources informatiques.

#Comment les Modèles Actuels Gèrent les Longues Vidéos

De nombreux modèles ont été proposés pour segmenter les actions dans les vidéos. Les méthodes traditionnelles utilisaient souvent des fenêtres glissantes et des modèles de Markov cachés. Ces systèmes plus anciens ont évolué, utilisant maintenant des techniques avancées comme les réseaux de convolution temporelle, qui aident à classifier chaque image d'une vidéo.

Les transformers, initialement conçus pour des tâches de langage naturel, ont récemment été appliqués à l'analyse vidéo aussi. Cependant, ils ont souvent du mal avec de longues séquences à cause du coût de calcul élevé associé à leurs mécanismes d’attention.

Une approche prometteuse consiste à ajuster les systèmes d'attention pour les rendre plus efficaces, en se concentrant sur des images locales tout en considérant le contexte à long terme de la vidéo. En combinant ces deux types d'attention, les modèles peuvent efficacement capturer des informations à la fois à des distances locales et longues.

#Notre Modèle Proposé

Le nouveau modèle, appelé LTContext, intègre à la fois une attention éparse et une attention par fenêtres pour analyser efficacement de longues vidéos. L'attention par fenêtres se concentre sur de courts intervalles, tandis que l'attention au long terme regarde des séquences vidéo plus larges.

Voici comment ça fonctionne :

• Le modèle commence par une convolution unidimensionnelle pour traiter les images de la vidéo.
• Ensuite, il applique les deux types d'attention en séquence, d'abord en se concentrant sur les images localisées puis en basculant vers le contexte à long terme.
• Une couche finale traite ces caractéristiques combinées pour chaque image, permettant au modèle de comprendre la structure globale de l'action dans la vidéo.

#Réalisation des Expériences

On a exécuté notre modèle sur les trois ensembles de données mentionnés précédemment. Chaque ensemble de données présente des défis uniques concernant la longueur des vidéos et la complexité des actions réalisées.

1. 50Salads : Cet ensemble de données comprend 50 vidéos, avec une moyenne d'environ 6,4 minutes chacune et 17 classes d'actions.
2. Breakfast : Compris de 1 712 vidéos, cet ensemble se concentre sur les activités de préparation du petit-déjeuner, avec une durée moyenne de 2,3 minutes et 48 classes d'actions.
3. Assembly101 : L'ensemble de données le plus vaste, contenant 4 321 vidéos de tâches d'assemblage avec une durée moyenne de 7,1 minutes, featuring 202 classes d'actions.

En utilisant ces ensembles de données, nous avons mesuré différents indicateurs, comme la précision image par image et les scores F1, pour évaluer la performance de notre modèle.

#Résultats et Analyse

Nos résultats ont montré que l'accès à l'ensemble de la séquence vidéo améliorait significativement la précision de la segmentation d'actions par rapport à l'utilisation d'une fenêtre plus petite d'images. Les expériences ont indiqué que le besoin de contexte à long terme augmente, surtout dans les vidéos plus longues.

On a trouvé qu’une taille de fenêtre fixe fonctionnait mieux qu’une variable adaptée à chaque vidéo. Le modèle ayant accès à l'ensemble du contexte vidéo produisait de meilleurs résultats par rapport aux modèles limités aux images locales.

#Comparaison avec d'Autres Méthodes

On a vu que notre approche surpassait d'autres méthodes existantes en termes de scores F1, considérés comme la mesure la plus fiable de performance de segmentation. En particulier, elle a surpassé tous les modèles similaires sur les ensembles de données 50Salads et Assembly101.

Par exemple, bien que certains modèles puissent atteindre une haute précision image par image, notre méthode a maintenu une meilleure performance globale sur tous les indicateurs. Les expériences ont montré que la combinaison de contexte local et à long terme est cruciale pour une segmentation d’actions fiable.

#Résultats Qualitatifs

Dans nos évaluations qualitatives, nous avons montré des exemples de chaque ensemble de données, soulignant comment notre modèle reconnaissait et étiquetait efficacement les actions dans les vidéos. Les comparaisons visuelles ont illustré que notre approche faisait moins d’erreurs que d'autres modèles lors de l'identification des différentes actions.

Par exemple, dans l'ensemble de données Assembly101, notre modèle a réussi à identifier une large gamme de classes d'actions et a montré une bonne compréhension du contexte vidéo. Cependant, il restait des défis, comme rater certaines instances dans de longues segments d'actions.

#Améliorations Futures

On a aussi examiné l'impact de divers composants dans notre modèle durant nos études. Les résultats ont indiqué que l'utilisation d'un mélange de différents types d'attention dans le bloc LTContext améliorait la performance.

À travers ces études d'ablation, on a exploré comment changer l'ordre des types d'attention, le nombre de couches dans le modèle, et le degré de chevauchement dans les blocs d'attention contribuait à l’efficacité globale du modèle.

#Conclusion

Ce travail fournit des insights sur combien de contexte temporel à long terme est nécessaire pour une segmentation d’actions efficace dans les vidéos. Notre analyse a montré que permettre aux réseaux de travailler avec l'ensemble de la séquence d'entrée peut entraîner de meilleures performances que des modèles restreints à de plus petits segments.

En combinant l'attention éparse pour le contexte à long terme et l'attention par fenêtres pour la compréhension locale, notre approche LTContext obtient des résultats à la pointe de la technologie. Les résultats soulignent l'importance du contexte dans les tâches de segmentation d'actions, particulièrement dans de longues séquences vidéo.

En bref, quand il s'agit d'analyser des vidéos pour la reconnaissance d'actions, plus de contexte est essentiel pour atteindre une précision plus élevée et comprendre les événements au fur et à mesure qu'ils se déroulent dans le temps.