論文の概要: Multi-Modal Few-Shot Temporal Action Detection via Vision-Language Meta-Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14905v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 18:13:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 14:28:52.983307
• Title: Multi-Modal Few-Shot Temporal Action Detection via Vision-Language Meta-Adaptation
• Title（参考訳）: ビジョンランゲージ・メタ適応によるマルチモーダルショット時間行動検出
• Authors: Sauradip Nag, Mengmeng Xu, Xiatian Zhu, Juan-Manuel Perez-Rua, Bernard Ghanem, Yi-Zhe Song and Tao Xiang
• Abstract要約: Few-shot (FS) と Zero-shot (ZS) の学習は、時間的行動検出を新しいクラスに拡張するための2つの異なるアプローチである。 我々は、FS-TADとZS-TADの結婚として考えられるMMFS (Multi-modality few-shot) TAD問題を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 157.96194484236483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot (FS) and zero-shot (ZS) learning are two different approaches for scaling temporal action detection (TAD) to new classes. The former adapts a pretrained vision model to a new task represented by as few as a single video per class, whilst the latter requires no training examples by exploiting a semantic description of the new class. In this work, we introduce a new multi-modality few-shot (MMFS) TAD problem, which can be considered as a marriage of FS-TAD and ZS-TAD by leveraging few-shot support videos and new class names jointly. To tackle this problem, we further introduce a novel MUlti-modality PromPt mETa-learning (MUPPET) method. This is enabled by efficiently bridging pretrained vision and language models whilst maximally reusing already learned capacity. Concretely, we construct multi-modal prompts by mapping support videos into the textual token space of a vision-language model using a meta-learned adapter-equipped visual semantics tokenizer. To tackle large intra-class variation, we further design a query feature regulation scheme. Extensive experiments on ActivityNetv1.3 and THUMOS14 demonstrate that our MUPPET outperforms state-of-the-art alternative methods, often by a large margin. We also show that our MUPPET can be easily extended to tackle the few-shot object detection problem and again achieves the state-of-the-art performance on MS-COCO dataset. The code will be available in https://github.com/sauradip/MUPPET
• Abstract（参考訳）: Few-shot (FS) と Zero-shot (ZS) の学習は、時間的行動検出 (TAD) を新しいクラスに拡張するための2つの異なるアプローチである。 前者は事前訓練された視覚モデルを、クラス毎に1つのビデオで表される新しいタスクに適応させるが、後者は、新しいクラスのセマンティックな記述を利用するためのトレーニング例を必要としない。 本研究では,マルチモーダル・マルチショット(MMFS)のTAD問題を導入し,この問題をFS-TADとZS-TADの結婚とみなすことができる。 この問題に対処するために,新しいMUlti-modality PromPt mETa-learning法(MUPPET)を導入する。 これは、学習済みの能力を最大限に再利用しながら、訓練済みの視覚と言語モデルを効率的にブリッジすることで実現される。 具体的には,メタ学習型適応型ビジュアルセマンティックストークン化器を用いて,サポート動画を視覚モデルのテキストトークン空間にマッピングすることで,マルチモーダルプロンプトを構築する。 クラス内の大きな変動に対処するため、クエリ特徴の規制スキームを更に設計する。 ActivityNetv1.3 と THUMOS14 の大規模な実験により、我々の MUPPET は最先端の代替手法よりも優れており、多くの場合大きなマージンで性能が向上することが示された。 また,MS-COCOデータセット上では,MUPPETを簡単に拡張することで,オブジェクト検出の問題に対処し,最先端のパフォーマンスを実現できることを示す。 コードはhttps://github.com/sauradip/MUPPETで入手できる。

関連論文リスト

• Efficient Transfer Learning for Video-language Foundation Models [13.166348605993292]
  テキストと視覚分岐における表現のアライメントを改善するため,MSTA(Multi-modal Spatio-supervised)を提案する。 提案手法の有効性は,ゼロショット転送,少数ショット学習,ベース・ツー・ヴァリアント,完全言語学習の4つの課題にまたがる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T01:25:58Z)
• Intra-task Mutual Attention based Vision Transformer for Few-Shot Learning [12.5354658533836]
  人間は、ほんのわずかの例に晒された後に、新しい、目に見えない画像を正確に分類する能力を持っている。 人工ニューラルネットワークモデルでは、限られたサンプルを持つ2つのイメージを区別する最も関連性の高い特徴を決定することが課題である。 本稿では,サポートとクエリサンプルをパッチに分割するタスク内相互注意手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T02:02:57Z)
• Exploring the Transferability of Visual Prompting for Multimodal Large Language Models [47.162575147632396]
  Transferable Visual Prompting (TVP) は、異なるモデルに転送可能な視覚的プロンプトを生成するためのシンプルで効果的なアプローチである。 本稿では,既存の視覚的プロンプト手法のクロスモデル特徴劣化問題に対処し,学習したプロンプトの伝達可能性を高めるための2つの戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T09:39:07Z)
• MOWA: Multiple-in-One Image Warping Model [65.73060159073644]
  本研究で提案するマルチ・イン・ワン・イメージ・ワープ・モデル(MOWA)について述べる。 領域レベルと画素レベルでの動作推定を両立させることにより,マルチタスク学習の難しさを軽減する。 私たちの知る限り、これは1つのモデルで複数の実用的なワープタスクを解決する最初の作業です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T16:50:35Z)
• Meta-training with Demonstration Retrieval for Efficient Few-shot Learning [11.723856248352007]
  大規模な言語モデルは、数ショットのNLPタスクで印象的な結果を示す。 これらのモデルはメモリと計算集約である。 本稿では,実演検索によるメタトレーニングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T20:16:22Z)
• eP-ALM: Efficient Perceptual Augmentation of Language Models [70.47962271121389]
  本稿では,既存モデルの適応性を向上するための直接的な取り組みを提案し,認識を伴う言語モデルの拡張を提案する。 視覚言語タスクに事前訓練されたモデルを適用するための既存のアプローチは、その効率を妨げているいくつかの重要なコンポーネントに依存している。 総パラメータの99%以上を凍結し,1つの直線射影層のみをトレーニングし,1つのトレーニング可能なトークンのみを予測することにより,我々のアプローチ(eP-ALM)は,VQAとCaptioningの他のベースラインよりも有意に優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T19:20:34Z)
• FAME-ViL: Multi-Tasking Vision-Language Model for Heterogeneous Fashion Tasks [129.49630356651454]
  ファシオンに着目した視覚・言語タスクのための多タスク学習手法(FAME-ViL)を提案する。 我々のFAME-ViLは、代替案よりも61.5%のパラメータを節約できるが、従来の独立的に訓練されたシングルタスクモデルよりも大幅に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-04T19:07:48Z)
• Meta Learning to Bridge Vision and Language Models for Multimodal Few-Shot Learning [38.37682598345653]
  視覚モデルと言語モデルとのギャップを埋めるために,マルチモーダルなメタ学習手法を導入する。 我々は,凍結した大規模視覚と言語モデルを効率的にブリッジするためにメタラーナーとして機能するメタマッパーネットワークを定義する。 我々は,最近提案されたマルチモーダル・スショット・ベンチマークに対するアプローチを評価し,新しい視覚概念を単語に結合する速度を計測した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T17:46:18Z)
• Multi-Modal Few-Shot Object Detection with Meta-Learning-Based Cross-Modal Prompting [77.69172089359606]
  本稿では,マルチモーダルな複数ショットオブジェクト検出(FSOD)について,少数ショット視覚例とクラスセマンティック情報の両方を用いて検討する。 我々のアプローチは、(メトリックベース)メタラーニングとプロンプトベースラーニングの高レベルな概念的類似性によって動機付けられている。 提案するマルチモーダルFSODモデルを,複数の複数ショットオブジェクト検出ベンチマークで総合的に評価し,有望な結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T16:45:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。