論文の概要: Leveraging the Video-level Semantic Consistency of Event for Audio-visual Event Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05242v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 08:15:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 14:20:36.117012
• Title: Leveraging the Video-level Semantic Consistency of Event for Audio-visual Event Localization
• Title（参考訳）: 音声視覚イベントの局所化における映像レベルのセマンティック一貫性の活用
• Authors: Yuanyuan Jiang, Jianqin Yin, Yonghao Dang
• Abstract要約: イベントセマンティック一貫性モデリング(ESCM)モジュールは、イベントの動画レベルのセマンティック一貫性を探索する。 CEREは、音声および視覚モジュールを含むビデオレベルでのイベントセマンティック表現を得るために提案される。 ISCEは、ビデオレベルのイベントセマンティック表現を事前の知識として捉え、各モダリティ内のイベントの意味的連続性に焦点を合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.463581549386294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio-visual event localization has attracted much attention in recent years. Most existing methods are often limited to independently encoding and classifying each video segment separated from the full video (which can be regarded as the segment-level representations of events). However, they ignore the semantic consistency of the event within the same full video (which can be considered as the video-level representations of events). In contrast to existing methods, we propose a novel video-level semantic consistency guidance network for the AVE task. Specifically, we propose an event semantic consistency modeling (ESCM) module to explore the video-level semantic consistency of events. It consists of two components: cross-modal event representation extractor (CERE) and intra-modal semantic consistency enhancer (ISCE). CERE is proposed to obtain the event semantic representation at the video level including, audio and visual modules. Furthermore, ISCE takes the video-level event semantic representation as the prior knowledge to guide the model to focus on the semantic continuity of the event within each modality. Moreover, we propose a new negative pair filter loss to encourage the network to filter out the irrelevant segment pairs and a new smooth loss to further increase the gap between different categories of events under the weakly-supervised setting. We perform extensive experiments on the public AVE dataset and outperform the state-of-the-art methods in both fully and weakly supervised settings, thus verifying the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 近年,視聴覚イベントのローカライゼーションが注目されている。 既存の方法のほとんどは、ビデオ全体から分離した各ビデオセグメントを独立してエンコードし、分類することに限定されることが多い(イベントのセグメントレベルの表現と見なすこともできる)。 しかし、同じフルビデオ内のイベントのセマンティックな一貫性を無視する(これはイベントの動画レベルの表現と見なすことができる)。 本稿では,既存の手法とは対照的に,avタスクのための映像レベルの意味的一貫性ガイダンスネットワークを提案する。 具体的には,イベントの映像レベルのセマンティクス一貫性を探索するイベントセマンティクス一貫性モデリング(escm)モジュールを提案する。 クロスモーダルイベント表現抽出器(CERE)とイントラモーダルセマンティック一貫性増強器(ISCE)の2つのコンポーネントから構成される。 CEREは、音声および視覚モジュールを含むビデオレベルでのイベントセマンティック表現を得るために提案される。 さらに、ISCEは、ビデオレベルのイベントセマンティック表現を事前知識として捉え、各モード内のイベントの意味的連続性に焦点を合わせる。 さらに,ネットワークが無関係なセグメントペアをフィルタする新たな負のペアフィルタ損失と,弱い教師付き設定下でのイベントのカテゴリ間のギャップをさらに増加させるための新しい平滑な損失を提案する。 我々は,公開avデータセット上で広範囲な実験を行い,完全かつ弱い教師付き設定において最先端の手法よりも優れており,提案手法の有効性を検証している。

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