論文の概要: Multilevel Hierarchical Network with Multiscale Sampling for Video Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04061v1
• Date: Mon, 9 May 2022 06:28:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 14:14:29.267652
• Title: Multilevel Hierarchical Network with Multiscale Sampling for Video Question Answering
• Title（参考訳）: ビデオ質問応答のためのマルチスケールサンプリングによる階層ネットワーク
• Authors: Min Peng, Chongyang Wang, Yuan Gao, Yu Shi and Xiang-Dong Zhou
• Abstract要約: ビデオQAのためのマルチスケールサンプリング機能を備えたMHN(Multilevel Hierarchical Network)を提案する。 MHNは、Recurrent Multimodal Interaction (RMI) と Parallel Visual Reasoning (PVR) の2つのモジュールからなる。 マルチスケールサンプリングにより、RMIは、各スケールにおける外見・動き情報の相互作用と質問埋め込みを反復して、マルチレベルな質問誘導視覚表現を構築する。 PVRは各レベルの視覚的手がかりを並列に推測し、関連するレベルの視覚情報に依存する可能性のある様々な質問タイプに適合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.449212284367366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video question answering (VideoQA) is challenging given its multimodal combination of visual understanding and natural language processing. While most existing approaches ignore the visual appearance-motion information at different temporal scales, it is unknown how to incorporate the multilevel processing capacity of a deep learning model with such multiscale information. Targeting these issues, this paper proposes a novel Multilevel Hierarchical Network (MHN) with multiscale sampling for VideoQA. MHN comprises two modules, namely Recurrent Multimodal Interaction (RMI) and Parallel Visual Reasoning (PVR). With a multiscale sampling, RMI iterates the interaction of appearance-motion information at each scale and the question embeddings to build the multilevel question-guided visual representations. Thereon, with a shared transformer encoder, PVR infers the visual cues at each level in parallel to fit with answering different question types that may rely on the visual information at relevant levels. Through extensive experiments on three VideoQA datasets, we demonstrate improved performances than previous state-of-the-arts and justify the effectiveness of each part of our method.
• Abstract（参考訳）: ビデオ質問応答(VideoQA)は、視覚的理解と自然言語処理のマルチモーダルな組み合わせを考えると難しい。 既存のほとんどのアプローチは、異なる時間スケールでの視覚的動き情報を無視するが、そのようなマルチスケール情報にディープラーニングモデルのマルチレベル処理能力を組み込む方法は不明である。 本稿では,ビデオQAのマルチスケールサンプリングによるマルチレベル階層ネットワーク(MHN)を提案する。 MHNはRecurrent Multimodal Interaction (RMI) と Parallel Visual Reasoning (PVR) の2つのモジュールで構成される。 マルチスケールサンプリングにより、RMIは、各スケールでの外観・動き情報の相互作用と質問埋め込みを反復して、マルチレベルな質問誘導視覚表現を構築する。 次に、共有トランスコーダを用いて、PVRは各レベルの視覚的手がかりを並列に推測し、関連するレベルの視覚情報に依存する可能性のある様々な質問タイプに適合する。 3つのビデオQAデータセットの広範な実験を通じて,従来の最先端技術よりも優れた性能を示し,各手法の有効性を正当化する。

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