본 논문은 정확한 액션 스팟팅(action spotting)을 위한 새로운 동적 레이블 할당 전략을 제안합니다. 기존 방법들이 모델 아키텍처 개선에 집중하는 반면, 본 논문은 정답 레이블의 시간적 불일치 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다. 이러한 시간적 불일치는 사람의 주석 오류나 이벤트 경계의 정확한 식별 어려움으로 인해 발생하는데, 본 논문에서는 예측 결과와 정답 액션 시간 사이에 시간적 오차를 허용하는 동적 레이블 할당 전략을 통해 이 문제를 해결합니다. 이는 객체 검출에서 사용되는 최소 비용 매칭 개념을 시간 영역으로 확장한 것으로, 예측된 액션 클래스 점수와 시간적 오차를 기반으로 매칭 비용을 계산하여 예측 시간이 정답 시간과 다르더라도 가장 가능성 높은 예측에 레이블을 동적으로 할당합니다. 실험 결과, 특히 이벤트가 시각적으로 명확하고 레이블의 시간적 불일치가 흔한 조건에서 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다.
