論文の概要: Look at What I'm Doing: Self-Supervised Spatial Grounding of Narrations in Instructional Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10596v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 14:45:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-23 19:10:24.022793
• Title: Look at What I'm Doing: Self-Supervised Spatial Grounding of Narrations in Instructional Videos
• Title（参考訳）: 私がやっていること:教育ビデオにおけるナレーションの自己監督型空間グラウンド
• Authors: Reuben Tan, Bryan A. Plummer, Kate Saenko, Hailin Jin, Bryan Russell
• Abstract要約: ビデオにおけるナレーション相互作用を空間的局所化するタスクについて紹介する。 提案手法の鍵となるのは,映像の大規模コーパスにおける自己スーパービジョンとの相互作用の空間的ローカライズを学習する能力である。 学習中のコントラスト損失を効果的に最適化できる多層マルチモーダルアテンションネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.34818195786846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the task of spatially localizing narrated interactions in videos. Key to our approach is the ability to learn to spatially localize interactions with self-supervision on a large corpus of videos with accompanying transcribed narrations. To achieve this goal, we propose a multilayer cross-modal attention network that enables effective optimization of a contrastive loss during training. We introduce a divided strategy that alternates between computing inter- and intra-modal attention across the visual and natural language modalities, which allows effective training via directly contrasting the two modalities' representations. We demonstrate the effectiveness of our approach by self-training on the HowTo100M instructional video dataset and evaluating on a newly collected dataset of localized described interactions in the YouCook2 dataset. We show that our approach outperforms alternative baselines, including shallow co-attention and full cross-modal attention. We also apply our approach to grounding phrases in images with weak supervision on Flickr30K and show that stacking multiple attention layers is effective and, when combined with a word-to-region loss, achieves state of the art on recall-at-one and pointing hand accuracies.
• Abstract（参考訳）: ビデオにおけるナレーション相互作用を空間的局所化するタスクを紹介する。 提案手法の鍵となるのは,映像の大規模コーパスにおける自己スーパービジョンとの相互作用の空間的ローカライズを学習できることである。 この目的を達成するために,訓練中にコントラスト損失を効果的に最適化する多層クロスモーダルアテンションネットワークを提案する。 視覚と自然言語のモダリティを横断するモダリティ間およびモダリティ内注意の計算を交互に行う分割戦略を導入し,2つのモダリティの表現を直接比較することで効果的なトレーニングを可能にする。 howto100mインストラクションビデオデータセット上での自己学習と,youcook2データセットで新たに収集したローカライズドインタラクションのデータセットの評価により,本手法の有効性を実証した。 我々のアプローチは、浅いコ・アテンションや完全なクロスモーダルな注意を含む、代替のベースラインよりも優れています。 また,flickr30kでは,複数の注意層を積み重ねることが効果的であることを示すとともに,単語から地域への損失と組み合わせることで,リコール・ア・ワンとポインティング・ハンド・アキュラリティーの技術を実現できることを示す。

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