Percept, Chat, and Adapt: Multimodal Knowledge Transfer of Foundation Models for Open-World Video Recognition

Konsep Inti

Foundation models with rich knowledge can boost open-world video recognition through a generic knowledge transfer pipeline named PCA.

Abstrak

研究では、オープンワールドビデオ認識のための基盤モデルによる豊富な知識を活用することで、PCAという名前の汎用的な知識転送パイプラインがオープンワールドビデオ認識を向上させることが示されています。この研究では、Percept、Chat、Adaptの3つの段階を経て外部マルチモーダル知識を統合し、ビデオ認識性能を向上させる方法が提案されています。

Statistik

TinyVIRAT datasetにおけるF1スコア：77.10%
ARID datasetにおけるTop-1 Acc：98.70%
QV-Pipe datasetにおけるmAP：65.17%

Kutipan

"Models such as BLIP have already acquired the ability to jointly process visual and natural textual information."
"Extensive experiments show that our method achieves state-of-the-art performance on all these open-world video datasets."

Wawasan Utama Disaring Dari

Percept, Chat, and then Adapt

by Boyu Chen,Si... pada arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18951.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

どのようにしてPCAフレームワークは他のアダプター手法よりも優れた結果を達成したのか？

PCAフレームワークが他のアダプター手法よりも優れた結果を達成する理由はいくつかあります。まず、PCAはPercept、Chat、Adaptという3段階のプロセスを通じて外部知識を効果的に取り込んでいます。Percept段階では、ビデオドメインギャップを減少させるために視覚情報を強化し、外部ビジュアル知識を抽出します。次にChat段階では、豊富な言語意味論が生成されます。これら多様なテキストは外部テキスト知識として機能します。最後にAdapt段階では、マルチモーダル知識適応モジュールがバックボーンネットワークに柔軟に挿入されて外部マルチモーダル知識が融合されます。
さらに、異なるアダプターモジュール構造（Addition ModuleやRes-Cross Module）と比較して、「Adapt Module」が最高の結果を示すことからも明らかです。この「Adapt Module」は自己注意力やFFN（Feed Forward Network）など特定要素を導入し、外部情報と学習可能な促進子（Prompt）の効率的な統合および処理能力向上が見られました。

外部知識の統合がビデオ認識性能向上にどのように貢献しているか？

外部知識（視覚的またはテキスト形式）の積極的な取り込みはビデオ認識性能向上へ大きく貢献しています。例えば、「Percept」段階で行われるビデオ強化処理や「Chat」段階で生成される豊富な言語意味論は、既存のシステムでは不足しがちだった実世界シナリオへ対応するため重要です。
具体的に、「Percept」段階で行われるドメインギャップ削減や「Chat」段階で得られる詳細ラベル説明等々から得られる追加情報は精度向上やカテゴリ推定精度改善へ直接影響します。「Adapt」段階でもマルチモーダル情報統合および柔軟性確保が可能であり，これら全体像から見て，外部知識取り込みはビデオ認識性能向上へ有益です。

この研究から得られた知見は将来的な実世界ビデオ理解への応用可能性あるか？

この研究から得られた洞察や手法・枠組み等々から考えて，将来的な実世界ビデオ理解技術開発・応用展望も期待されます。

汎用性: PCAフレームワーク内包する三つ工程：Percept, Chat, Adapt の方法論及その各要素技術(併せて異種基盤ファウンデーション・マイニング) 有効活用可
拡張性: フレキシブル設計及変換器採用 (Adapter modules) を通じ多岐多様順次/同時利用可
パフォーマンス: 現在SOTA超え提供した本手法／枠組み等々今後更多分采配範囲広域順位付け支援

以上点滝下述本研究成果未来展望含め，現場実務者／学術者共幅広興味関心持って受容予想．