論文の概要: Multimodal Pretraining for Dense Video Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11760v1
• Date: Tue, 10 Nov 2020 21:49:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 06:29:59.049722
• Title: Multimodal Pretraining for Dense Video Captioning
• Title（参考訳）: ディエンスビデオキャプションのためのマルチモーダルプレトレーニング
• Authors: Gabriel Huang, Bo Pang, Zhenhai Zhu, Clara Rivera, Radu Soricut
• Abstract要約: 我々は、新しい高密度ビデオキャプションデータセット、ビデオタイムラインタグ(ViTT)を構築し、リリースする。 ビデオとキャプションのようなテキストの巨大な教師なしデータセットを活用するマルチモーダルシーケンス・ツー・シーケンス事前学習戦略について検討する。 このようなモデルは多種多様な指導ビデオに対してよく一般化され、堅牢であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.39052753539932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning specific hands-on skills such as cooking, car maintenance, and home repairs increasingly happens via instructional videos. The user experience with such videos is known to be improved by meta-information such as time-stamped annotations for the main steps involved. Generating such annotations automatically is challenging, and we describe here two relevant contributions. First, we construct and release a new dense video captioning dataset, Video Timeline Tags (ViTT), featuring a variety of instructional videos together with time-stamped annotations. Second, we explore several multimodal sequence-to-sequence pretraining strategies that leverage large unsupervised datasets of videos and caption-like texts. We pretrain and subsequently finetune dense video captioning models using both YouCook2 and ViTT. We show that such models generalize well and are robust over a wide variety of instructional videos.
• Abstract（参考訳）: 料理、車のメンテナンス、家庭の修理といった特定のハンズオンスキルを学ぶことは、教育ビデオを通じてますます起こる。 このようなビデオのユーザエクスペリエンスは、主要なステップのタイムスタンプアノテーションなどのメタ情報によって改善されることが知られている。 このようなアノテーションの自動生成は困難であり、関連する2つのコントリビューションについて説明する。 まず、様々な指導ビデオとタイムスタンプ付きアノテーションを備えた、新しい高密度ビデオキャプションデータセット、Video Timeline Tags(ViTT)を構築し、リリースする。 第2に,ビデオやキャプションライクなテキストの大きな教師なしデータセットを活用する,マルチモーダルシーケンスからシーケンスへの事前学習戦略について検討する。 YouCook2 と ViTT を併用した高密度動画キャプションモデルの事前訓練を行った。 このようなモデルが一般化し,多種多様な授業ビデオに対して頑健であることを示す。

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