論文の概要: Video in 10 Bits: Few-Bit VideoQA for Efficiency and Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08391v2
• Date: Tue, 18 Oct 2022 00:52:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 10:45:25.407609
• Title: Video in 10 Bits: Few-Bit VideoQA for Efficiency and Privacy
• Title（参考訳）: 10ビットのビデオ: 効率とプライバシーのためのビデオQA
• Authors: Shiyuan Huang, Robinson Piramuthu, Shih-Fu Chang, Gunnar A. Sigurdsson
• Abstract要約: Video Question Answering (VideoQA)では、ビデオに関する一般的な質問に答えるには、その視覚的情報が必要である。 本稿では,ビデオQAを行うために必要なビット数について検討する。 本稿では,この問題を解決するために,単純かつ効果的なタスク固有特徴圧縮手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.61457256431635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Video Question Answering (VideoQA), answering general questions about a video requires its visual information. Yet, video often contains redundant information irrelevant to the VideoQA task. For example, if the task is only to answer questions similar to "Is someone laughing in the video?", then all other information can be discarded. This paper investigates how many bits are really needed from the video in order to do VideoQA by introducing a novel Few-Bit VideoQA problem, where the goal is to accomplish VideoQA with few bits of video information (e.g., 10 bits). We propose a simple yet effective task-specific feature compression approach to solve this problem. Specifically, we insert a lightweight Feature Compression Module (FeatComp) into a VideoQA model which learns to extract task-specific tiny features as little as 10 bits, which are optimal for answering certain types of questions. We demonstrate more than 100,000-fold storage efficiency over MPEG4-encoded videos and 1,000-fold over regular floating point features, with just 2.0-6.6% absolute loss in accuracy, which is a surprising and novel finding. Finally, we analyze what the learned tiny features capture and demonstrate that they have eliminated most of the non-task-specific information, and introduce a Bit Activation Map to visualize what information is being stored. This decreases the privacy risk of data by providing k-anonymity and robustness to feature-inversion techniques, which can influence the machine learning community, allowing us to store data with privacy guarantees while still performing the task effectively.
• Abstract（参考訳）: Video Question Answering (VideoQA)では、ビデオに関する一般的な質問に答えるには、その視覚的情報が必要である。 しかし、ビデオQAタスクとは関係なく、ビデオには冗長な情報が含まれることが多い。 例えば、タスクが"ビデオの中で誰かが笑っているか"のような質問に答えるだけなら、他のすべての情報は破棄できる。 本稿では,ビデオ情報の少ないビット(例えば10ビット)でビデオqaを実現することを目的とした,新たな数ビットビデオqa問題を導入することで,ビデオqaを行うために必要なビット数について検討する。 この問題を解決するために,タスク固有の特徴圧縮手法を提案する。 具体的には、タスク固有の小さな機能を10ビット以内で抽出することを学ぶビデオQAモデルにFeatComp(FeatComp)を挿入し、ある種の疑問に答えるのに最適である。 我々はMPEG4エンコードされたビデオよりも10,000倍以上のストレージ効率と,通常の浮動小数点関数よりも1,000倍のストレージ効率を実証した。 最後に、学習した小さな特徴を解析し、タスク固有の情報の大半を排除できることを実証し、どのような情報が保存されているかを視覚化するビットアクティベーションマップを導入する。 これにより、マシンラーニングコミュニティに影響を与える可能性のある機能インバージョン技術に対して、k匿名性と堅牢性を提供することによって、データのプライバシリスクが低減される。

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