論文の概要: PIVOT: Prompting for Video Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04842v2
• Date: Tue, 4 Apr 2023 22:28:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 15:46:49.979031
• Title: PIVOT: Prompting for Video Continual Learning
• Title（参考訳）: PIVOT: 連続学習のためのプロンプト
• Authors: Andr\'es Villa, Juan Le\'on Alc\'azar, Motasem Alfarra, Kumail Alhamoud, Julio Hurtado, Fabian Caba Heilbron, Alvaro Soto, Bernard Ghanem
• Abstract要約: PIVOTは、画像領域から事前学習したモデルにおける広範な知識を活用する新しい手法である。 実験の結果,PIVOTは20タスクのアクティビティネット設定において,最先端の手法を27%向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.80141083993668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern machine learning pipelines are limited due to data availability, storage quotas, privacy regulations, and expensive annotation processes. These constraints make it difficult or impossible to train and update large-scale models on such dynamic annotated sets. Continual learning directly approaches this problem, with the ultimate goal of devising methods where a deep neural network effectively learns relevant patterns for new (unseen) classes, without significantly altering its performance on previously learned ones. In this paper, we address the problem of continual learning for video data. We introduce PIVOT, a novel method that leverages extensive knowledge in pre-trained models from the image domain, thereby reducing the number of trainable parameters and the associated forgetting. Unlike previous methods, ours is the first approach that effectively uses prompting mechanisms for continual learning without any in-domain pre-training. Our experiments show that PIVOT improves state-of-the-art methods by a significant 27% on the 20-task ActivityNet setup.
• Abstract（参考訳）: 現代の機械学習パイプラインは、データ可用性、ストレージクォータ、プライバシ規制、高価なアノテーションプロセスによって制限されている。 これらの制約により、このような動的アノテート集合上の大規模モデルのトレーニングや更新が困難あるいは不可能になる。 継続的学習はこの問題に直接アプローチし、ディープニューラルネットワークが新しい(目に見えない)クラスの関連するパターンを効果的に学習する方法を開発するという究極の目標を掲げている。 本稿では,ビデオデータの連続学習の問題に対処する。 PIVOTは、画像領域から事前学習したモデルにおける広範な知識を活用する新しい手法であり、トレーニング可能なパラメータの数と関連する忘れ込みを減らす。 従来の方法とは異なり、forsはドメイン内事前トレーニングなしに継続的学習のためのプロンプトメカニズムを効果的に利用する最初のアプローチである。 実験の結果,PIVOTは20タスクのActivityNetセットアップにおいて27%向上した。

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