CVPR 2021 제네릭 이벤트 경계 검출 챌린지 기술 보고서: 캐스케이드 시각적 주의 네트워크 (CASTANET)

본 보고서는 CVPR21에서 제출된 Generic Event Boundary Detection (GEBD) 챌린지에 사용된 접근 방식을 소개합니다. 본 연구에서는 GEBD를 위해 Cascaded Temporal Attention Network (CASTANET)를 설계하였으며, 이 네트워크는 세 부분으로 구성되어 있습니다: 백본 네트워크, 시간적 주의 모듈, 그리고 분류 모듈입니다. 구체적으로, Channel-Separated Convolutional Network (CSN)이 백본 네트워크로 사용되어 특징을 추출하며, 시간적 주의 모듈은 네트워크가 차별적인 특징에 집중하도록 설계되었습니다. 이후, 분류 모듈에서는 계단식 아키텍처가 사용되어 더욱 정확한 경계를 생성하였습니다. 또한, 앙상블 전략이 사용되어 제안된 방법의 성능을 더욱 향상시켰습니다. 제안된 방법은 Kinetics-GEBD 테스트 세트에서 83.30%의 F1 점수를 달성하였으며, 기준 방법과 비교하여 20.5%의 F1 점수 개선을 보였습니다. 코드는 https://github.com/DexiangHong/Cascade-PC에서 확인할 수 있습니다.