論文の概要: Audio-Visual Scene-Aware Dialog and Reasoning using Audio-Visual Transformers with Joint Student-Teacher Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06894v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 17:24:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 15:01:41.027256
• Title: Audio-Visual Scene-Aware Dialog and Reasoning using Audio-Visual Transformers with Joint Student-Teacher Learning
• Title（参考訳）: 学生-教師共同学習による音声映像変換器による映像シーン認識対話と推論
• Authors: Ankit P. Shah, Shijie Geng, Peng Gao, Anoop Cherian, Takaaki Hori, Tim K. Marks, Jonathan Le Roux, Chiori Hori
• Abstract要約: これまでの研究では、AVSD(Audio-Visual Scene-Aware Dialog)タスクを提案し、AVSDデータセットを収集し、AVSD技術を開発し、AVSDチャレンジトラックをホストした。 本稿では、DSTC10のための時間的推論とAVSDデータセットの新たな拡張を含む新しいタスクを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.56330507503867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In previous work, we have proposed the Audio-Visual Scene-Aware Dialog (AVSD) task, collected an AVSD dataset, developed AVSD technologies, and hosted an AVSD challenge track at both the 7th and 8th Dialog System Technology Challenges (DSTC7, DSTC8). In these challenges, the best-performing systems relied heavily on human-generated descriptions of the video content, which were available in the datasets but would be unavailable in real-world applications. To promote further advancements for real-world applications, we proposed a third AVSD challenge, at DSTC10, with two modifications: 1) the human-created description is unavailable at inference time, and 2) systems must demonstrate temporal reasoning by finding evidence from the video to support each answer. This paper introduces the new task that includes temporal reasoning and our new extension of the AVSD dataset for DSTC10, for which we collected human-generated temporal reasoning data. We also introduce a baseline system built using an AV-transformer, which we released along with the new dataset. Finally, this paper introduces a new system that extends our baseline system with attentional multimodal fusion, joint student-teacher learning (JSTL), and model combination techniques, achieving state-of-the-art performances on the AVSD datasets for DSTC7, DSTC8, and DSTC10. We also propose two temporal reasoning methods for AVSD: one attention-based, and one based on a time-domain region proposal network.
• Abstract（参考訳）: これまでの研究では,AVSD(Audio-Visual Scene-Aware Dialog)タスクを提案し,AVSDデータセットを収集し,AVSD技術を開発し,第7回および第8回Dialog System Technology Challenges (DSTC7,DSTC8) でAVSDチャレンジトラックを開催した。 これらの課題において、最高のパフォーマンスシステムは、データセットで利用できたが現実世界のアプリケーションでは利用できないビデオコンテンツの人為的な記述に大きく依存していた。 実世界のアプリケーションにさらなる進歩をもたらすため、DSTC10で第3のAVSDチャレンジを提案しました。 1) 推論時に人為的記述が利用できないこと,及び 2) システムは,各回答を支持するビデオから証拠を見つけることにより,時間的推論を示さなければならない。 本稿では、時間的推論と、人為的な時間的推論データを収集するDSTC10のためのAVSDデータセットの新たな拡張を含む新しいタスクを紹介する。 また、AV変換器を用いて構築したベースラインシステムを導入し、新しいデータセットとともにリリースした。 最後に,dstc7,dstc8,dstc10のavsdデータセット上での最先端性能を実現するために,注目のマルチモーダル融合,学生・教師合同学習(jstl),モデル組み合わせ技術を用いてベースラインシステムを拡張した新しいシステムを提案する。 また,avsdに対する時間的推論手法として,アテンションベースと時間領域提案ネットワークに基づく方法を提案する。

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