論文の概要: Curriculum Audiovisual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09414v1
• Date: Sun, 26 Jan 2020 07:08:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 19:35:46.775241
• Title: Curriculum Audiovisual Learning
• Title（参考訳）: カリキュラム視聴覚学習
• Authors: Di Hu, Zheng Wang, Haoyi Xiong, Dong Wang, Feiping Nie, Dejing Dou
• Abstract要約: 本稿では,ソフトクラスタリングモジュールを音響・視覚コンテンツ検出装置として導入するフレキシブル・オーディオビジュアル・モデルを提案する。 音声視覚学習の難しさを軽減するため,簡単なシーンから複雑なシーンまでモデルを訓練する新しい学習戦略を提案する。 本手法は,外的視覚的監督に言及することなく,音の分離において同等の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.20920928789867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Associating sound and its producer in complex audiovisual scene is a challenging task, especially when we are lack of annotated training data. In this paper, we present a flexible audiovisual model that introduces a soft-clustering module as the audio and visual content detector, and regards the pervasive property of audiovisual concurrency as the latent supervision for inferring the correlation among detected contents. To ease the difficulty of audiovisual learning, we propose a novel curriculum learning strategy that trains the model from simple to complex scene. We show that such ordered learning procedure rewards the model the merits of easy training and fast convergence. Meanwhile, our audiovisual model can also provide effective unimodal representation and cross-modal alignment performance. We further deploy the well-trained model into practical audiovisual sound localization and separation task. We show that our localization model significantly outperforms existing methods, based on which we show comparable performance in sound separation without referring external visual supervision. Our video demo can be found at https://youtu.be/kuClfGG0cFU.
• Abstract（参考訳）: 特にアノテートされたトレーニングデータがない場合は、複雑なオーディオヴィジュアルシーンで音とプロデューサーを関連付けることは難しい作業です。 本稿では,ソフトクラスタリングモジュールを音響・視覚コンテンツ検出器として導入するフレキシブルな音響視覚モデルを提案する。 視覚的学習の難しさを軽減するため,簡単なシーンから複雑なシーンまでモデルを訓練する新しいカリキュラム学習戦略を提案する。 このような順序付けられた学習手順は、簡単な訓練と迅速な収束の利点をモデルに与えることを示す。 一方,音声視覚モデルでは,効果的な一モーダル表現とクロスモーダルアライメント性能が得られる。 さらに,音像定位と分離作業によく訓練されたモデルを配置する。 提案手法は,外部の視覚監視を必要とせず,音の分離において同等の性能を示す。 ビデオデモはhttps://youtu.be/kuClfGG0cFU.com/。

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