論文の概要: Dense Video Captioning Using Unsupervised Semantic Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08455v2
• Date: Mon, 06 Jan 2025 14:21:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:53:40.558951
• Title: Dense Video Captioning Using Unsupervised Semantic Information
• Title（参考訳）: 教師なし意味情報を用いたDense Video Captioning
• Authors: Valter Estevam, Rayson Laroca, Helio Pedrini, David Menotti,
• Abstract要約: 本稿では,複雑な事象をより単純な事象に分解できるという前提に基づいて,教師なしの視覚情報を学習する手法を提案する。 我々は、コードブックエントリの共起確率行列を符号化することで、密度の高い表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8712233051808957
• License:
• Abstract: We introduce a method to learn unsupervised semantic visual information based on the premise that complex events can be decomposed into simpler events and that these simple events are shared across several complex events. We first employ a clustering method to group representations producing a visual codebook. Then, we learn a dense representation by encoding the co-occurrence probability matrix for the codebook entries. This representation leverages the performance of the dense video captioning task in a scenario with only visual features. For example, we replace the audio signal in the BMT method and produce temporal proposals with comparable performance. Furthermore, we concatenate the visual representation with our descriptor in a vanilla transformer method to achieve state-of-the-art performance in the captioning subtask compared to the methods that explore only visual features, as well as a competitive performance with multi-modal methods. Our code is available at https://github.com/valterlej/dvcusi.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、複雑なイベントを単純なイベントに分解し、これらの単純なイベントを複数の複雑なイベント間で共有するという前提に基づいて、教師なしのセマンティックな視覚情報を学習する手法を提案する。 まず、視覚的なコードブックを生成するグループ表現にクラスタリング手法を用いる。 次に、コードブックエントリの共起確率行列を符号化することにより、密度の高い表現を学習する。 この表現は、視覚的特徴しか持たないシナリオにおいて、濃密なビデオキャプションタスクのパフォーマンスを活用する。 例えば、BMT方式の音声信号を置き換えることで、時間的提案を同等の性能で生成する。 さらに,視覚的特徴のみを探索する手法と,マルチモーダル手法と競合する手法とを比較し,バニラ変圧器法を用いて視覚表現を結合し,キャプティングサブタスクにおける最先端性能を実現する。 私たちのコードはhttps://github.com/valterlej/dvcusi.comで公開されています。

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