CVPR 2021におけるジェネリックイベント境界検出チャレンジ技術報告書：カスケードテンポラルアテンションネットワーク（CASTANET）

本報告では、CVPR21のジェネリックイベント境界検出（GEBD）チャレンジに提出された手法について説明します。本研究において、我々はGEBDのためにカスケードテンポラルアテンションネットワーク（CASTANET）を設計しました。このネットワークは、バックボーンネットワーク、テンポラルアテンションモジュール、および分類モジュールの3つの部分から構成されています。具体的には、チャンネル分離畳み込みネットワーク（Channel-Separated Convolutional Network, CSN）がバックボーンネットワークとして使用され、特徴量を抽出するために設計されました。また、テンポラルアテンションモジュールは、ネットワークが判別的な特徴量に焦点を当てるよう強制するために設計されています。その後、カスケード構造が分類モジュールで使用され、より正確な境界を生成するために活用されています。さらに、アンサンブル戦略が採用されて提案手法の性能向上に寄与しています。提案手法はキネティクス-GEBDテストセットで83.30%のF1スコアを達成し、ベースライン手法と比較して20.5%のF1スコア向上を示しています。コードは以下のURLから入手可能です: https://github.com/DexiangHong/Cascade-PC。以上が翻訳した内容です。ご確認ください。