Active Learning for Video Classification with Frame Level Queries. (arXiv:2307.05587v1 [cs.CV])

動画分類向け能動学習の論文．ラベル付けするべき動画を選択するだけでなく，典型的な少数のフレームを選択し提示することでラベル付け作業者の負荷を軽減する．

基本情報

@misc{goswami2023active,
      title={Active Learning for Video Classification with Frame Level Queries}, 
      author={Debanjan Goswami and Shayok Chakraborty},
      year={2023},
      eprint={2307.05587},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
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論文リンク

arXiv

著者・所属

• Debanjan Goswami, Shayok Chakraborty

新規性

手法

• Informativenessとdiversityの最適化による動画を選択するactive video sampling
• 全フレームで計算した損失を再現できるようにコア・フレームを選択するactive frame sampling

結果

議論・コメント

• 個人的には，動画分類問題，特に今回扱っているようなUCFやKineticsではactive frame samplingのご利益がほとんどないと思う
  • 元々の動画が短いし，全体を集中して見ないとラベル付けできないようなデータでもない
• とはいえ問題設定を選べば面白い方向性と思う

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