論文の概要: InternVideo: General Video Foundation Models via Generative and Discriminative Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03191v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 18:09:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-07 17:17:38.410809
• Title: InternVideo: General Video Foundation Models via Generative and Discriminative Learning
• Title（参考訳）: InternVideo: 生成的および差別的学習による一般ビデオ財団モデル
• Abstract要約: 動的および複雑なビデオレベルの理解タスクのための一般的なビデオ基盤モデルであるInternVideoを提案する。 InternVideoは、事前学習対象として、マスク付きビデオモデリングとビデオ言語コントラスト学習を効率的に探索する。 InternVideoは、ビデオアクション認識/検出、ビデオ言語アライメント、オープンワールドビデオアプリケーションなど、39のビデオデータセットの最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.69422763715118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The foundation models have recently shown excellent performance on a variety of downstream tasks in computer vision. However, most existing vision foundation models simply focus on image-level pretraining and adpation, which are limited for dynamic and complex video-level understanding tasks. To fill the gap, we present general video foundation models, InternVideo, by taking advantage of both generative and discriminative self-supervised video learning. Specifically, InternVideo efficiently explores masked video modeling and video-language contrastive learning as the pretraining objectives, and selectively coordinates video representations of these two complementary frameworks in a learnable manner to boost various video applications. Without bells and whistles, InternVideo achieves state-of-the-art performance on 39 video datasets from extensive tasks including video action recognition/detection, video-language alignment, and open-world video applications. Especially, our methods can obtain 91.1% and 77.2% top-1 accuracy on the challenging Kinetics-400 and Something-Something V2 benchmarks, respectively. All of these results effectively show the generality of our InternVideo for video understanding. The code will be released at https://github.com/OpenGVLab/InternVideo .
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルは最近、コンピュータビジョンにおける様々な下流タスクにおいて優れたパフォーマンスを示している。 しかし、既存の視覚基盤モデルの多くは、ダイナミックで複雑なビデオレベルの理解タスクに限られる画像レベルの事前学習と適応にのみ焦点をあてている。 このギャップを埋めるために,生成的および判別的自己教師付きビデオ学習を活用し,一般のビデオ基盤モデルであるinternvideoを提案する。 特に、InternVideoは、マスク付きビデオモデリングとビデオ言語コントラスト学習を事前学習対象として効率的に探索し、これらの2つの補完フレームワークのビデオ表現を学習可能な方法で選択的にコーディネートし、様々なビデオアプリケーションを強化する。 InternVideoは、ビデオアクション認識/検出、ビデオ言語アライメント、オープンワールドビデオアプリケーションなど、39のビデオデータセットの最先端のパフォーマンスを達成する。 特に,提案手法は,Kinetics-400とSomething V2ベンチマークでそれぞれ91.1%と77.2%のTop-1精度が得られる。 これらの結果は、ビデオ理解のためのInternVideoの汎用性を示すものだ。 コードはhttps://github.com/OpenGVLab/InternVideoで公開される。

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