論文の概要: Audio Visual Scene-Aware Dialog Generation with Transformer-based Video Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09979v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 04:09:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-22 15:56:06.768189
• Title: Audio Visual Scene-Aware Dialog Generation with Transformer-based Video Representations
• Title（参考訳）: トランスフォーマーによる映像表現による音声映像シーン認識対話生成
• Authors: Yoshihiro Yamazaki, Shota Orihashi, Ryo Masumura, Mihiro Uchida, Akihiko Takashima
• Abstract要約: 我々は、CNNベースの機能よりも時間的、空間的の両方のグローバルな表現を効率的にキャプチャできるTransformerベースのビデオ機能を適用した。 本モデルでは,DSTC10の回答に類似した主観的スコアが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.619819743960868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There have been many attempts to build multimodal dialog systems that can respond to a question about given audio-visual information, and the representative task for such systems is the Audio Visual Scene-Aware Dialog (AVSD). Most conventional AVSD models adopt the Convolutional Neural Network (CNN)-based video feature extractor to understand visual information. While a CNN tends to obtain both temporally and spatially local information, global information is also crucial for boosting video understanding because AVSD requires long-term temporal visual dependency and whole visual information. In this study, we apply the Transformer-based video feature that can capture both temporally and spatially global representations more efficiently than the CNN-based feature. Our AVSD model with its Transformer-based feature attains higher objective performance scores for answer generation. In addition, our model achieves a subjective score close to that of human answers in DSTC10. We observed that the Transformer-based visual feature is beneficial for the AVSD task because our model tends to correctly answer the questions that need a temporally and spatially broad range of visual information.
• Abstract（参考訳）: 音声・視覚情報に関する質問に応答できるマルチモーダルダイアログシステムの構築には多くの試みがあり、その代表的タスクはAudio Visual Scene-Aware Dialog (AVSD)である。 従来のavsdモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)ベースの映像特徴抽出器を用いて視覚情報を理解する。 cnnは時間的および空間的に局所的な情報を取得する傾向があるが、avsdは長期の時間的視覚依存と全視覚情報を必要とするため、グローバル情報もビデオ理解を促進するために重要である。 本研究では,CNNよりも時間的,空間的両グローバルな表現を効率的にキャプチャできるTransformerベースの映像特徴を適用した。 トランスフォーマーを用いたavsdモデルは,回答生成のための客観的性能スコアが向上する。 さらに,本モデルでは,DSTC10における人間の回答に近い主観的スコアが得られた。 本モデルは時間的および空間的に幅広い視覚情報を必要とする質問に正しく答える傾向があるため,avsdタスクにはトランスフォーマーベースの視覚機能は有益であることがわかった。

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