本研究は、動画の瞬間検索(Moment Retrieval: MR)と注目点検出(Highlight Detection: HD)の2つの密接に関連するタスクを統合的に扱う新しい手法を提案している。従来のデータ駆動型のボトムアップアプローチでは、両タスクの共通性に過度に依存し、固有の特性を十分に考慮できていない問題があった。
本研究では、タスク駆動型のトップダウンアプローチ「TaskWeave」を提案する。主な特徴は以下の通り:
実験の結果、提案手法は3つのベンチマークデータセットで最先端の性能を達成し、各コンポーネントの有効性を示した。特に、タスク分離ユニットの柔軟性と、タスク間フィードバックの重要性が確認された。
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by Jin Yang,Pin... : arxiv.org 04-16-2024
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