論文の概要: Test of Time: Instilling Video-Language Models with a Sense of Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02074v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 14:14:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 13:22:46.778777
• Title: Test of Time: Instilling Video-Language Models with a Sense of Time
• Title（参考訳）: テスト・オブ・タイム:時間感のあるビデオ言語モデル
• Authors: Piyush Bagad and Makarand Tapaswi and Cees G. M. Snoek
• Abstract要約: 我々は時間的理解の特定の側面について考察する:時間秩序の整合性は前/後の関係によって引き起こされる。 既存の6つのビデオ言語モデルは、そのような単純な時間的関係でさえも理解に苦慮している。 そこで本稿では,少量のビデオテキストデータに基づく事前学習に基づく時間適応手法であるVideoCLIPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.290970800790184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling and understanding time remains a challenge in contemporary video understanding models. With language emerging as a key driver towards powerful generalization, it is imperative for foundational video-language models to have a sense of time. In this paper, we consider a specific aspect of temporal understanding: consistency of time order as elicited by before/after relations. We establish that six existing video-language models struggle to understand even such simple temporal relations. We then question whether it is feasible to equip these foundational models with temporal awareness without re-training them from scratch. Towards this, we propose a temporal adaptation recipe on top of one such model, VideoCLIP, based on post-pretraining on a small amount of video-text data. We conduct a zero-shot evaluation of the adapted models on six datasets for three downstream tasks which require a varying degree of time awareness. We observe encouraging performance gains especially when the task needs higher time awareness. Our work serves as a first step towards probing and instilling a sense of time in existing video-language models without the need for data and compute-intense training from scratch.
• Abstract（参考訳）: 現代のビデオ理解モデルでは、モデリングと理解時間が課題となっている。 言語が強力な一般化への鍵となるため、基礎的なビデオ言語モデルには時間感覚が不可欠である。 本稿では時間的理解の特定の側面について考察する:時間秩序の整合性は前/後の関係によって引き起こされる。 既存の6つのビデオ言語モデルでは、そのような単純な時間関係を理解するのに苦労している。 次に、これらの基礎モデルに時間的意識を持たせることが、スクラッチから再学習することなしに可能かどうかを問う。 そこで本研究では,少量のビデオテキストデータに対する事前学習に基づく,そのようなモデルであるvideoclip上での時間適応レシピを提案する。 6つのデータセットに適応したモデルのゼロショット評価を行い、3つの下流タスクを行う。 タスクにより高い時間意識を必要とする場合,特にパフォーマンス向上の促進を観察する。 私たちの研究は、データやコンピュートインテンストレーニングをスクラッチから必要とせずに、既存のビデオ言語モデルで時間の感覚を探索し、植え込むための第一歩として役立ちます。

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