大規模言語モデルによる時系列行動セグメンテーションの精度向上

時系列行動セグメンテーションは、映像内の一連の行動を時間軸に沿って認識し、一連の行動を構成する個別行動区間を検出するタスクであり、行動理解・評価や技術習得支援等への応用が期待されている。既存手法では、全体的な時系列の流れを捉えておらず、ラベルの予測精度が課題となっている。本手法では、多種多様なドメインに対する膨大な一般的知識を持つ大規模言語モデルを汎用的な状態遷移モデルとして活用することで、常識的・論理的な行動手順を考慮し、行動認識の精度を向上させる。提案手法の性能をいくつかのビデオデータセット（50Salads,Breakfast）で評価したところ、既存手法を上回る性能を達成した。