Effiziente und skalierbare Audio-visuelle Lerntransformatoren

Khái niệm cốt lõi

Unser Ansatz AVSiam verwendet einen einzigen geteilten Vision-Transformer-Rückgrat, um Audio- und Videodaten effizient und skalierbar zu verarbeiten. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden, die separate Audio- und Videobackbones verwenden, ist AVSiam deutlich ressourcenschonender und erzielt dennoch wettbewerbsfähige oder sogar bessere Ergebnisse auf Audio-visuellen Klassifizierungs- und Retrieval-Benchmarks.

Tóm tắt

In dieser Arbeit stellen wir AVSiam, ein Audio-visuelles Siamese-Netzwerk, vor, das einen einzigen geteilten Vision-Transformer-Rückgrat verwendet, um Audio- und Videodaten effizient und skalierbar zu verarbeiten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Audio-visuellen Methoden, die separate Audio- und Videobackbones verwenden, ist AVSiam deutlich ressourcenschonender, da es nur einen einzigen Rückgrat für beide Modalitäten verwendet. Trotz dieser Effizienz erzielt AVSiam wettbewerbsfähige oder sogar bessere Ergebnisse auf Audio-visuellen Klassifizierungs- und Retrieval-Benchmarks wie AudioSet und VGGSound.

Unser Ansatz verwendet einen neuartigen Multi-Ratio-Maskierungsansatz, bei dem Audio- und Videotokens während des Trainings mit unterschiedlichen Raten maskiert werden. Dies ermöglicht es unserem Modell, robuste Darstellungen über ein Spektrum von verfügbaren Informationen zu lernen. Darüber hinaus ermöglicht die geteilte Audio-visuelle Backbone-Architektur von AVSiam die Verwendung größerer Audio-visuelle Batch-Größen, was dem Kontrastiv-Lernprozess zugute kommt.

Unsere Experimente zeigen, dass AVSiam Audio-only, Video-only oder Audio-visuelle Eingaben mit einem einzigen geteilten Backbone robust verarbeiten kann. Darüber hinaus erreicht AVSiam trotz der Verwendung eines gemeinsamen Rückgrats für beide Modalitäten wettbewerbsfähige oder sogar bessere Ergebnisse als frühere Methoden mit separaten Audio- und Videobackbones auf Audio-visuellen Klassifizierungs- und Retrieval-Benchmarks, bei gleichzeitig deutlich geringerem Ressourcenverbrauch für das Vortraining.

Thống kê

Unser Modell AVSiam verwendet nur 177 V100 GPU-Stunden für das Vortraining, im Vergleich zu 5.120 V100 GPU-Stunden für den besten Ansatz MAViL.
AVSiam-Huge erreicht 54,1% mAP auf AudioSet-2M, während MAViL-Stage2 53,3% mAP erreicht, bei deutlich geringerem Ressourcenverbrauch.
AVSiam-Base erreicht 64,9% Genauigkeit auf VGGSound, während CAV-MAE 65,5% erreicht, bei deutlich geringerer Parameterzahl (100M vs. 164M).

Trích dẫn

"Traditionelle audio-visuelle Methoden verlassen sich auf unabhängige Audio- und Videobackbones, was kostspielig und nicht skalierbar ist."
"Im Gegensatz zu früheren audio-visuellen Methoden kann unser Ansatz audio-only, video-only und audio-visuelle Eingaben mit einem einzigen geteilten ViT-Backbone robust verarbeiten."
"Trotz der Verwendung eines gemeinsamen Rückgrats für beide Modalitäten erreicht AVSiam wettbewerbsfähige oder sogar bessere Ergebnisse als frühere Methoden mit separaten Audio- und Videobackbones auf audio-visuellen Klassifizierungs- und Retrieval-Benchmarks."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Siamese Vision Transformers are Scalable Audio-visual Learners

by Yan-Bo Lin,G... lúc arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19638.pdf

Yêu cầu sâu hơn

Wie könnte man den Ansatz von AVSiam auf andere Modalitäten wie Text oder 3D-Daten erweitern, um eine noch flexiblere und skalierbarere multimodale Lernplattform zu schaffen

Um den Ansatz von AVSiam auf andere Modalitäten wie Text oder 3D-Daten zu erweitern und eine flexiblere und skalierbarere multimodale Lernplattform zu schaffen, könnte man das Konzept der gemeinsamen Repräsentation von Audio und Video auf diese neuen Modalitäten anwenden. Dies würde bedeuten, dass man eine gemeinsame Encoder-Architektur entwickelt, die in der Lage ist, sowohl Text- als auch 3D-Daten effizient zu verarbeiten. Durch die Verwendung einer gemeinsamen Repräsentation könnten die Modelle von AVSiam von den gemeinsamen Merkmalen profitieren, die in verschiedenen Modalitäten existieren können. Dies würde es ermöglichen, die Modelle auf eine breitere Palette von Datenquellen anzuwenden und die Generalisierungsfähigkeit zu verbessern.

Welche zusätzlichen Vorteile könnte eine gemeinsame Repräsentation von Audio und Video für Aufgaben wie Audio-visuelle Ereigniserkennung oder Segmentierung bieten

Eine gemeinsame Repräsentation von Audio und Video könnte zusätzliche Vorteile für Aufgaben wie Audio-visuelle Ereigniserkennung oder Segmentierung bieten, indem sie eine konsistente und kohärente Darstellung der Daten ermöglicht. Durch die Verwendung einer gemeinsamen Repräsentation können die Modelle besser lernen, wie Audio- und Videoinformationen miteinander interagieren und sich ergänzen. Dies könnte zu einer verbesserten Leistung bei der Erkennung von Ereignissen führen, da das Modell ein umfassenderes Verständnis der audiovisuellen Daten entwickeln kann. In Bezug auf die Segmentierung könnte die gemeinsame Repräsentation dazu beitragen, konsistente Segmentierungsergebnisse zu erzielen, da das Modell eine einheitliche Darstellung der Daten verwendet, um präzise und kohärente Segmentierungen zu erstellen.

Inwiefern könnte die Effizienz und Skalierbarkeit von AVSiam dazu beitragen, audio-visuelle Modelle für Anwendungen in Bereichen wie Robotik, Überwachung oder Unterhaltung zugänglicher zu machen

Die Effizienz und Skalierbarkeit von AVSiam könnten dazu beitragen, audio-visuelle Modelle für Anwendungen in Bereichen wie Robotik, Überwachung oder Unterhaltung zugänglicher zu machen, indem sie die Kosten für das Training und die Ressourcenanforderungen reduzieren. Durch die Verwendung einer gemeinsamen Repräsentation für Audio und Video können Modelle effizienter trainiert und auf größere Datensätze skaliert werden. Dies könnte es Forschern und Entwicklern ermöglichen, leistungsstarke audiovisuelle Modelle mit weniger Aufwand zu erstellen und sie in verschiedenen Anwendungen einzusetzen. In Bereichen wie Robotik könnte die Effizienz von AVSiam dazu beitragen, fortschrittliche audiovisuelle Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu bewältigen. In der Überwachungstechnik könnte die Skalierbarkeit von AVSiam dazu beitragen, die Genauigkeit und Effizienz von Überwachungssystemen zu verbessern. In der Unterhaltungsbranche könnte AVSiam dazu beitragen, innovative audiovisuelle Erlebnisse zu schaffen, die das Publikum fesseln und begeistern.