What's in the Flow? Exploiting Temporal Motion Cues for Unsupervised Generic Event Boundary Detection

📄 arXiv: 2404.18935v1 📥 PDF

作者: Sourabh Vasant Gothe, Vibhav Agarwal, Sourav Ghosh, Jayesh Rajkumar Vachhani, Pranay Kashyap, Barath Raj Kandur Raja

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-15

备注: Accepted in WACV-2024. Supplementary at https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2024/supplemental/Gothe_Whats_in_the_WACV_2024_supplemental.pdf

期刊: 2024 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Waikoloa, HI, USA, 2024, pp. 6926-6935

DOI: 10.1109/WACV57701.2024.00679

💡 一句话要点

提出FlowGEBD以解决无监督通用事件边界检测问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 通用事件边界检测 无监督学习 光流分析 视频理解 非参数算法 运动信息 深度学习对比

📋 核心要点

  1. 现有的无监督通用事件边界检测方法通常依赖于复杂的神经网络，计算和存储需求高，限制了其应用。
  2. 本文提出FlowGEBD，一种非参数的无监督方法，利用光流信息进行事件边界检测，旨在降低计算复杂度。
  3. 在Kinetics-GEBD数据集上，FlowGEBD的F1@0.05得分为0.713，相较于无监督基线提升了31.7%，在TAPOS数据集上也表现优异。

📝 摘要（中文）

通用事件边界检测（GEBD）任务旨在识别将视频分割为有意义事件的边界。现有方法通常依赖于大量数据训练的神经模型，需消耗大量计算资源和存储空间。本文探讨了非参数算法是否能超越无监督神经方法，以及单靠运动信息是否足以实现高性能。为此，我们提出了一种非参数的无监督GEBD技术FlowGEBD，利用光流进行算法设计。通过在Kinetics-GEBD和TAPOS数据集上的实验，FlowGEBD在无监督方法中取得了新的最优表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决通用事件边界检测（GEBD）中的高计算需求和存储限制问题。现有方法依赖于大型神经网络，导致资源消耗过大，难以广泛应用。

核心思路：我们提出FlowGEBD，通过非参数算法利用光流信息进行事件边界检测，探索运动线索在无监督学习中的有效性，旨在提高检测性能并降低计算复杂度。

技术框架：FlowGEBD包括两个主要算法：像素跟踪（Pixel Tracking）和光流归一化（Flow Normalization）。整体流程是首先提取光流信息，然后通过这两个算法进行事件边界的检测与标定。

关键创新：FlowGEBD的创新在于其非参数设计，能够在不依赖大量标注数据的情况下，利用运动信息实现高效的事件边界检测。这与传统的依赖深度学习的无监督方法形成鲜明对比。

关键设计：在算法实现中，光流的计算和处理是关键，采用了优化的像素跟踪算法以提高运动信息的利用效率，同时设计了适应性强的光流归一化策略，以确保检测的准确性和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FlowGEBD在Kinetics-GEBD数据集上取得了F1@0.05得分0.713，相较于无监督基线提升了31.7%。在TAPOS验证数据集上，FlowGEBD的平均F1得分为0.623，显示出其在无监督事件边界检测中的优越性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、视频摘要生成和内容检索等。通过高效的事件边界检测，能够帮助自动化系统更好地理解视频内容，提升用户体验和信息获取效率。未来，该方法可能在智能监控和自动视频分析等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Generic Event Boundary Detection (GEBD) task aims to recognize generic, taxonomy-free boundaries that segment a video into meaningful events. Current methods typically involve a neural model trained on a large volume of data, demanding substantial computational power and storage space. We explore two pivotal questions pertaining to GEBD: Can non-parametric algorithms outperform unsupervised neural methods? Does motion information alone suffice for high performance? This inquiry drives us to algorithmically harness motion cues for identifying generic event boundaries in videos. In this work, we propose FlowGEBD, a non-parametric, unsupervised technique for GEBD. Our approach entails two algorithms utilizing optical flow: (i) Pixel Tracking and (ii) Flow Normalization. By conducting thorough experimentation on the challenging Kinetics-GEBD and TAPOS datasets, our results establish FlowGEBD as the new state-of-the-art (SOTA) among unsupervised methods. FlowGEBD exceeds the neural models on the Kinetics-GEBD dataset by obtaining an F1@0.05 score of 0.713 with an absolute gain of 31.7% compared to the unsupervised baseline and achieves an average F1 score of 0.623 on the TAPOS validation dataset.