論文の概要: VideoCLIP: Contrastive Pre-training for Zero-shot Video-Text Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14084v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 23:01:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 15:03:00.784214
• Title: VideoCLIP: Contrastive Pre-training for Zero-shot Video-Text Understanding
• Title（参考訳）: VideoCLIP: ゼロショットビデオテキスト理解のためのコントラスト事前トレーニング
• Authors: Hu Xu, Gargi Ghosh, Po-Yao Huang, Dmytro Okhonko, Armen Aghajanyan, Florian Metze Luke Zettlemoyer Christoph Feichtenhofer
• Abstract要約: 我々は、ゼロショットビデオとテキスト理解のための統一モデルを事前訓練するための対照的なアプローチであるVideoCLIPを提案する。 VideoCLIPは、ビデオとテキストの変換器を、近隣の検索から強陰性で時間的に重なり合うビデオテキストペアと対比することによって訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.640902299569008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present VideoCLIP, a contrastive approach to pre-train a unified model for zero-shot video and text understanding, without using any labels on downstream tasks. VideoCLIP trains a transformer for video and text by contrasting temporally overlapping positive video-text pairs with hard negatives from nearest neighbor retrieval. Our experiments on a diverse series of downstream tasks, including sequence-level text-video retrieval, VideoQA, token-level action localization, and action segmentation reveal state-of-the-art performance, surpassing prior work, and in some cases even outperforming supervised approaches. Code is made available at https://github.com/pytorch/fairseq/examples/MMPT.
• Abstract（参考訳）: videoclipは,ゼロショットビデオとテキスト理解のための統一モデルを,ダウンストリームタスクでラベルを使わずに事前学習する,対照的なアプローチである。 VideoCLIPは、ビデオとテキストの変換器を、近隣の検索から強陰性で時間的に重なり合うビデオテキストペアと対比することによって訓練する。 シーケンスレベルのテキストビデオ検索,ビデオqa,トークンレベルのアクションローカライズ,アクションセグメンテーションなど,ダウンストリームのさまざまなタスクに関する実験では,最先端のパフォーマンスが明らかにされ,事前の作業よりも優れており,場合によっては教師付きアプローチよりもパフォーマンスが優れている場合もあります。 コードはhttps://github.com/pytorch/fairseq/examples/mmptで入手できる。

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