論文の概要: Where and When: Space-Time Attention for Audio-Visual Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01517v1
• Date: Tue, 4 May 2021 14:16:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-05 15:26:15.187465
• Title: Where and When: Space-Time Attention for Audio-Visual Explanations
• Title（参考訳）: 音声・視覚的説明のための空間的注意
• Authors: Yanbei Chen, Thomas Hummel, A. Sophia Koepke, Zeynep Akata
• Abstract要約: 音声と視覚データの相乗的なダイナミクスを空間と時間の両方で明らかにする、新しい時空注目ネットワークを提案する。 本モデルでは,音声・視覚的映像イベントの予測を可能とし,関連する視覚的手がかりがどこに現れるのかをローカライズすることで,その決定を正当化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.093794819606444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explaining the decision of a multi-modal decision-maker requires to determine the evidence from both modalities. Recent advances in XAI provide explanations for models trained on still images. However, when it comes to modeling multiple sensory modalities in a dynamic world, it remains underexplored how to demystify the mysterious dynamics of a complex multi-modal model. In this work, we take a crucial step forward and explore learnable explanations for audio-visual recognition. Specifically, we propose a novel space-time attention network that uncovers the synergistic dynamics of audio and visual data over both space and time. Our model is capable of predicting the audio-visual video events, while justifying its decision by localizing where the relevant visual cues appear, and when the predicted sounds occur in videos. We benchmark our model on three audio-visual video event datasets, comparing extensively to multiple recent multi-modal representation learners and intrinsic explanation models. Experimental results demonstrate the clear superior performance of our model over the existing methods on audio-visual video event recognition. Moreover, we conduct an in-depth study to analyze the explainability of our model based on robustness analysis via perturbation tests and pointing games using human annotations.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル意思決定者の決定を説明するには、両方のモダリティから証拠を決定する必要がある。 XAIの最近の進歩は、静止画像に基づいて訓練されたモデルの説明を提供する。 しかし、ダイナミックな世界で複数の感覚のモダリティをモデル化する場合、複雑なマルチモーダルモデルの謎めいたダイナミクスをいかに解き明かすかは未検討のままである。 そこで本研究では,音声視覚認識のための学習可能な説明法について検討する。 具体的には、空間と時間の両方にわたる音声と視覚データの相乗的ダイナミクスを明らかにする新しい時空間アテンションネットワークを提案する。 提案モデルでは,映像中の視覚的手がかりの出現位置と,映像中に予測された音がいつ出現するかを判断し,その決定を正当化する。 我々は3つの音声・視覚ビデオイベントデータセットをベンチマークし、近年の複数のマルチモーダル表現学習者や本質的な説明モデルと比較した。 実験結果から,既存の音声映像イベント認識法に比べて,モデルの性能が優れていることが示された。 さらに,摂動テストによるロバストネス解析と,人間のアノテーションを用いたポインティングゲームに基づいて,モデルの説明可能性の分析を行う。

関連論文リスト

• Robust Audiovisual Speech Recognition Models with Mixture-of-Experts [67.75334989582709]
  EVAを導入し、オーディオVisual ASRのミックス・オブ・エクササイズを利用して、Wildのビデオに対してロバストな音声認識を行う。 まず、視覚情報を視覚トークンシーケンスにエンコードし、それらを軽量な投影により音声空間にマッピングする。 実験により,本モデルが3つのベンチマークで最先端の結果が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T00:08:28Z)
• Towards Multi-Task Multi-Modal Models: A Video Generative Perspective [5.495245220300184]
  この論文は、さまざまな条件下でビデオやその他のモダリティを生成するマルチタスクモデルを構築するために、我々の努力を年代記している。 我々は、視覚的観察と解釈可能な語彙の双方向マッピングのための新しいアプローチを公表する。 私たちのスケーラブルなビジュアルトークン表現は、生成、圧縮、理解タスクで有益であることが証明されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T23:56:45Z)
• A multimodal dynamical variational autoencoder for audiovisual speech representation learning [23.748108659645844]
  MDVAE (Multimodal and dynamical VAE) は、教師なし音声・視覚的音声表現学習に適用される。 実験には、音声視覚音声の操作、音声視覚の表情の認知、音声視覚の感情認識などが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-05T14:37:26Z)
• Weakly-Supervised Action Detection Guided by Audio Narration [50.4318060593995]
  ナレーション管理から学習し,RGB,モーションフロー,環境音などのマルチモーダル特徴を利用するモデルを提案する。 実験の結果,ノイズの多い音声ナレーションは優れた行動検出モデルを学ぶのに十分であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-12T06:33:24Z)
• Learning to Listen: Modeling Non-Deterministic Dyadic Facial Motion [89.01668641930206]
  本稿では,対話における対話コミュニケーションをモデル化するための枠組みを提案する。 我々は、対応するリスナー動作の複数の可能性を自動回帰的に出力する。 本手法は,非言語的ダイアド相互作用の多モーダルおよび非決定論的性質を有機的に捕捉する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T17:58:04Z)
• MERLOT: Multimodal Neural Script Knowledge Models [74.05631672657452]
  我々はMERLOTを紹介した。MERLOTは、翻訳された音声で何百万ものYouTubeビデオを視聴することで、マルチモーダルなスクリプト知識を学習するモデルである。 MERLOTは、時間的コモンセンスの強力なアウトオブボックス表現を示し、12の異なるビデオQAデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。 Visual Commonsense Reasoning では、MERLOT が80.6%の精度で正解し、同じ大きさの最先端のモデルを3%以上上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-04T17:57:39Z)
• Audiovisual Highlight Detection in Videos [78.26206014711552]
  本研究は,タスク上の単一特徴の有効性研究と,一つの特徴を一度に残すアブレーション研究の2つの実験の結果である。 映像要約作業では,視覚的特徴がほとんどの情報を持ち,視覚的特徴を含む視覚的特徴が視覚のみの情報よりも向上することが示唆された。 その結果,映像要約タスクからハイライト検出タスクに特化して訓練されたモデルに知識を伝達できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T02:24:00Z)
• Speech Prediction in Silent Videos using Variational Autoencoders [29.423462898526605]
  我々はサイレントビデオで音声を生成するモデルを提案する。 提案モデルは、繰り返しニューラルネットワークと変分深部生成モデルを組み合わせて、聴覚の条件分布を学習する。 標準ベンチマークに基づくGRIDデータセット上で,本モデルの性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T17:09:03Z)
• Look, Listen, and Attend: Co-Attention Network for Self-Supervised Audio-Visual Representation Learning [17.6311804187027]
  音声と視覚イベントの相関関係は、ニューラルネットワークをトレーニングするための自由教師付き情報として利用することができる。 本稿では,非競合ビデオから汎用的なクロスモーダル表現を学習するためのコアテンション機構を備えた,新しい自己教師型フレームワークを提案する。 実験の結果,従来の手法に比べてパラメータが少なめでありながら,プレテキストタスク上での最先端性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-13T10:08:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。