論文の概要: Active Learning for Video Description With Cluster-Regularized Ensemble Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13913v3
• Date: Wed, 2 Dec 2020 23:38:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 07:35:36.332197
• Title: Active Learning for Video Description With Cluster-Regularized Ensemble Ranking
• Title（参考訳）: クラスタ正規化アンサンブルランキングを用いたビデオ記述のためのアクティブラーニング
• Authors: David M. Chan, Sudheendra Vijayanarasimhan, David A. Ross, John Canny
• Abstract要約: クラスタ規則化されたアンサンブル戦略は,ビデオキャプションのためのトレーニングセットを効率的に収集する上で,最高のアクティブな学習手法を提供する。 MSR-VTT と LSMDC のデータセットに対して,トランスフォーマとLSTM を用いたキャプションモデルを用いて検討を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5721078031625018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic video captioning aims to train models to generate text descriptions for all segments in a video, however, the most effective approaches require large amounts of manual annotation which is slow and expensive. Active learning is a promising way to efficiently build a training set for video captioning tasks while reducing the need to manually label uninformative examples. In this work we both explore various active learning approaches for automatic video captioning and show that a cluster-regularized ensemble strategy provides the best active learning approach to efficiently gather training sets for video captioning. We evaluate our approaches on the MSR-VTT and LSMDC datasets using both transformer and LSTM based captioning models and show that our novel strategy can achieve high performance while using up to 60% fewer training data than the strong state of the art baselines.
• Abstract（参考訳）: 自動字幕作成は、ビデオ中の全セグメントのテキスト記述を生成するためにモデルを訓練することを目的としているが、最も効果的なアプローチは、遅くて高価な大量の手動アノテーションを必要とする。 アクティブラーニング(active learning)は、ビデオキャプションタスクのトレーニングセットを効率的に構築するための有望な方法だ。 本研究では,ビデオキャプションの自動生成のためのさまざまなアクティブラーニング手法を検討し,クラスタ正規化アンサンブル戦略がビデオキャプションのための学習セットを効率的に収集するための最善のアクティブラーニング手法であることを示す。 MSR-VTT と LSMDC のデータセットをトランスフォーマーとLSTM ベースのキャプションモデルの両方を用いて評価し、アートベースラインの強い状態よりも最大60%少ないトレーニングデータを使用しながら、我々の新しい戦略がハイパフォーマンスを実現することを示す。

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