論文の概要: Winning the ICCV'2021 VALUE Challenge: Task-aware Ensemble and Transfer
Learning with Visual Concepts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06476v1
- Date: Wed, 13 Oct 2021 03:50:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-15 01:50:56.333117
- Title: Winning the ICCV'2021 VALUE Challenge: Task-aware Ensemble and Transfer
Learning with Visual Concepts
- Title（参考訳）: ICCV'2021 VALUEチャレンジに勝つ: 視覚概念によるタスク認識のアンサンブルと伝達学習
- Authors: Minchul Shin, Jonghwan Mun, Kyoung-Woon On, Woo-Young Kang, Gunsoo
Han, Eun-Sol Kim
- Abstract要約: VALUE(Video-And-Language Understanding Evaluation)ベンチマークが新たに導入され,マルチモーダル表現学習アルゴリズムの評価と解析が行われている。
VALUEの課題の主な目的は、異なる特徴を持つ様々なタスクに同時に適用可能なタスクに依存しないモデルをトレーニングすることである。
本稿では,1)単一モデル最適化,2)視覚概念を用いた伝達学習,3)タスク認識アンサンブルについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.412239939287886
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The VALUE (Video-And-Language Understanding Evaluation) benchmark is newly
introduced to evaluate and analyze multi-modal representation learning
algorithms on three video-and-language tasks: Retrieval, QA, and Captioning.
The main objective of the VALUE challenge is to train a task-agnostic model
that is simultaneously applicable for various tasks with different
characteristics. This technical report describes our winning strategies for the
VALUE challenge: 1) single model optimization, 2) transfer learning with visual
concepts, and 3) task-aware ensemble. The first and third strategies are
designed to address heterogeneous characteristics of each task, and the second
one is to leverage rich and fine-grained visual information. We provide a
detailed and comprehensive analysis with extensive experimental results. Based
on our approach, we ranked first place on the VALUE and QA phases for the
competition.
- Abstract（参考訳）: VALUE(Video-And-Language Understanding Evaluation)ベンチマークが新たに導入され、3つのビデオ・言語タスク(Retrieval, QA, Captioning)でマルチモーダル表現学習アルゴリズムの評価と解析が行われた。
VALUEの課題の主な目的は、異なる特徴を持つ様々なタスクに同時に適用可能なタスクに依存しないモデルをトレーニングすることである。
この技術レポートでは、VALUEチャレンジの勝利戦略について述べています。
1)単一モデル最適化。
2)視覚概念を用いた転校学習,及び
3)タスク対応アンサンブル。
第1と第3の戦略は各タスクの異種特性に対処するために設計されており、第2の戦略はリッチできめ細かい視覚情報を活用することである。
実験結果の詳細な分析と総合的な分析を行う。
当社のアプローチに基づいて、競争のVALUEとQAフェーズで1位にランク付けしました。
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