Effiziente zeitliche Filterung für Video-Grounding durch ein vereinheitlichtes statisches und dynamisches Netzwerk

Khái niệm cốt lõi

Ein vereinheitlichtes statisches und dynamisches Netzwerk (UniSDNet) wird entwickelt, um die semantische Assoziation zwischen Video und Text-/Audioabfragen in einer crossmodalen Umgebung für ein effizientes Video-Grounding zu lernen. Das statische Modul ist ein vollständig interaktives ResMLP-Netzwerk, das eine globale crossmodale Umgebung für mehrere Abfragen und das Video bereitstellt. Das dynamische Modul ist ein Temporal-Gaussian-Filter-Netzwerk, das den feinen Kontext des Videos mit angehängter Abfrage lernt.

Tóm tắt

Die Arbeit präsentiert ein Unified Static and Dynamic Network (UniSDNet) für effizientes Video-Grounding in natürlicher Sprache (NLVG) und gesprochener Sprache (SLVG).
Das statische Modul (S3Net) verwendet eine neuartige Residualstruktur (ResMLP), um die globale Interaktion zwischen Videosegmenten und Abfragen zu verstärken und eine effektivere semantische Ergänzung zu erreichen.
Das dynamische Modul (DTFNet) nutzt drei Charakteristika des persistenten Aktivitätsmechanismus in der visuellen Wahrnehmung: 1) Kurzfristiger Effekt: Benachbarte Wahrnehmungen beeinflussen die aktuelle Wahrnehmung stark. 2) Relevanzhinweise: semantisch relevante Szenen im Video liefern zeitliche und semantische Hinweise. 3) Wahrnehmungskomplexität: Der Wahrnehmungsprozess ist zeitlich assoziativ und komplex mit hoher Dimensionalität.
UniSDNet erzielt state-of-the-art-Leistung auf drei weit verbreiteten Datensätzen für NLVG und drei Datensätzen für SLVG. Außerdem ist die Inferenzgeschwindigkeit von UniSDNet 1,56-mal schneller als die starke Multi-Abfrage-Benchmark.

Thống kê

Die durchschnittliche Videodauer beträgt 117,60 Sekunden im ActivityNet Captions-Datensatz, 30,60 Sekunden im Charades-STA-Datensatz und 286,59 Sekunden im TACoS-Datensatz.
Die durchschnittliche Abfragelänge (in Worten) beträgt 14 Wörter im ActivityNet Captions-Datensatz, 7 Wörter im Charades-STA-Datensatz und 9 Wörter im TACoS-Datensatz.
Die durchschnittliche Anzahl der Abfragen pro Video beträgt 3,74 im ActivityNet Captions-Datensatz, 2,33 im Charades-STA-Datensatz und 130,53 im TACoS-Datensatz.

Trích dẫn

"Unified Static and Dynamic Network (UniSDNet) wird entwickelt, um die semantische Assoziation zwischen Video und Text-/Audioabfragen in einer crossmodalen Umgebung für ein effizientes Video-Grounding zu lernen."
"Das statische Modul ist ein vollständig interaktives ResMLP-Netzwerk, das eine globale crossmodale Umgebung für mehrere Abfragen und das Video bereitstellt."
"Das dynamische Modul ist ein Temporal-Gaussian-Filter-Netzwerk, das den feinen Kontext des Videos mit angehängter Abfrage lernt."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Unified Static and Dynamic Network

by Jingjing Hu,... lúc arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14174.pdf

Yêu cầu sâu hơn

Wie könnte UniSDNet für andere multimodale Aufgaben wie Video-Beschriftung oder Video-Frage-Antwort-Systeme angepasst werden?

UniSDNet könnte für andere multimodale Aufgaben wie Video-Beschriftung oder Video-Frage-Antwort-Systeme angepasst werden, indem das Modell entsprechend den Anforderungen und Daten dieser spezifischen Aufgaben modifiziert wird. Hier sind einige Anpassungen, die vorgenommen werden könnten:

Anpassung der Eingabemodalitäten: Je nach der Art der multimodalen Aufgabe könnten zusätzliche Modalitäten wie Text, Audio oder andere sensorische Daten in das Modell integriert werden, um eine umfassendere Informationsfusion zu ermöglichen.

Erweiterung der Ausgabeschicht: Die Ausgabeschicht des Modells könnte angepasst werden, um die Anforderungen der spezifischen Aufgabe zu erfüllen. Zum Beispiel könnte die Ausgabe für die Video-Beschriftung die Generierung von Textbeschreibungen für Videos umfassen, während für ein Video-Frage-Antwort-System die Antwort auf die gestellte Frage generiert werden könnte.

Feinabstimmung der Hyperparameter: Die Hyperparameter des Modells könnten entsprechend den Anforderungen der neuen Aufgabe angepasst werden, um die Leistung zu optimieren.

Integration zusätzlicher Merkmale: Für Aufgaben wie Objekterkennung oder Aktivitätserkennung könnten visuelle Merkmale in das Modell integriert werden, um die Leistung bei der Erkennung und Klassifizierung von Objekten oder Aktivitäten zu verbessern.

Wie könnte UniSDNet von neueren Entwicklungen in der Sprachmodellierung, wie z.B. großen Sprachmodellen, profitieren, um die Leistung bei gesprochener Sprach-Video-Grounding weiter zu verbessern?

UniSDNet könnte von neueren Entwicklungen in der Sprachmodellierung, insbesondere von großen Sprachmodellen wie BERT oder GPT-3, profitieren, um die Leistung bei gesprochener Sprach-Video-Grounding weiter zu verbessern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie UniSDNet von diesen Entwicklungen profitieren könnte:

Bessere Sprachrepräsentationen: Durch die Integration von großen Sprachmodellen wie BERT könnte UniSDNet bessere Sprachrepräsentationen lernen, die eine genauere semantische Verknüpfung zwischen gesprochener Sprache und Videoinhalten ermöglichen.

Verbesserte Kontextverständnis: Große Sprachmodelle sind in der Lage, komplexe Kontexte in natürlicher Sprache zu verstehen. Durch die Integration dieser Fähigkeiten könnte UniSDNet ein verbessertes Verständnis für den Kontext von gesprochener Sprache in Bezug auf Videoinhalte entwickeln.

Feinabstimmung mit Transferlernen: UniSDNet könnte von Transferlernen profitieren, indem es vortrainierte große Sprachmodelle verwendet und diese für die spezifische Aufgabe des gesprochenen Sprach-Video-Groundings feinabstimmt. Dies könnte zu einer verbesserten Leistung und Generalisierung des Modells führen.

Durch die Integration von neueren Entwicklungen in der Sprachmodellierung könnte UniSDNet seine Fähigkeiten im Bereich des gesprochenen Sprach-Video-Groundings weiter ausbauen und die Leistung bei der multimodalen Informationsfusion verbessern.