論文の概要: SMAUG: Sparse Masked Autoencoder for Efficient Video-Language Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11446v2
• Date: Tue, 22 Nov 2022 17:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 15:55:33.919245
• Title: SMAUG: Sparse Masked Autoencoder for Efficient Video-Language Pre-training
• Title（参考訳）: SMAUG: 効率的なビデオランゲージ事前学習のためのスパースマスクオートエンコーダ
• Authors: Yuanze Lin, Chen Wei, Huiyu Wang, Alan Yuille, Cihang Xie
• Abstract要約: 我々は,ビデオ言語モデルのための効率的な事前学習フレームワークであるSMAUGを開発した。 マスキング戦略は視覚的モダリティとテキスト的モダリティの両方を考慮し、より優れたクロスモーダルアライメントを提供する。 時空トークンスペーシフィケーションモジュールは、事前トレーニングのための「重要な」空間領域と時間フレームのみを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.256564703540953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video-language pre-training is crucial for learning powerful multi-modal representation. However, it typically requires a massive amount of computation. In this paper, we develop SMAUG, an efficient pre-training framework for video-language models. The foundation component in SMAUG is masked autoencoders. Different from prior works which only mask textual inputs, our masking strategy considers both visual and textual modalities, providing a better cross-modal alignment and saving more pre-training costs. On top of that, we introduce a space-time token sparsification module, which leverages context information to further select only "important" spatial regions and temporal frames for pre-training. Coupling all these designs allows our method to enjoy both competitive performances on text-to-video retrieval and video question answering tasks, and much less pre-training costs by 1.9X or more. For example, our SMAUG only needs about 50 NVIDIA A6000 GPU hours for pre-training to attain competitive performances on these two video-language tasks across six popular benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 強力なマルチモーダル表現を学ぶには,ビデオ言語事前学習が不可欠である。 しかし、通常は大量の計算を必要とする。 本稿では,ビデオ言語モデルのための効率的な事前学習フレームワークであるSMAUGを開発する。 SMAUGの基盤コンポーネントはマスク付きオートエンコーダである。 テキスト入力のみをマスクする先行作品とは異なり、マスキング戦略は視覚とテキストのモダリティを考慮し、より優れたクロスモーダルアライメントを提供し、事前トレーニングコストを節約する。 さらに,事前学習のための"重要"空間領域と時間枠のみを選択するために,コンテキスト情報を活用する時空トークンスパーシフィケーションモジュールを導入する。 これらすべての設計を結合することで,テキスト対ビデオ検索とビデオ質問応答タスクの競合性能を享受できると同時に,事前トレーニングコストを1.9倍以上削減できる。 例えば、私たちのSMAUGは、この2つのビデオ言語タスクで6つの人気のあるベンチマークで競合するパフォーマンスを達成するために、事前トレーニングに約50 NVIDIA A6000 GPU時間しか必要としません。

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