論文の概要: In Defense of Structural Symbolic Representation for Video Event-Relation Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03410v1
• Date: Fri, 6 Jan 2023 14:43:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 17:17:33.059649
• Title: In Defense of Structural Symbolic Representation for Video Event-Relation Prediction
• Title（参考訳）: ビデオイベント関連予測のための構造記号表現の防御
• Authors: Andrew Lu, Xudong Lin, Yulei Niu, Shih-Fu Chang
• Abstract要約: 以下の質問に答えるために実証分析を行う。 我々は,従来のSSRに基づくビデオイベント予測モデルの失敗が,準最適トレーニング設定によって生じることを確認した。 本稿では,SSRに基づくモデルをイベントシーケンスモデルにさらにコンテキスト化し,より現実的な知識を付加することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.528350052251334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding event relationships in videos requires a model to understand the underlying structures of events, i.e., the event type, the associated argument roles, and corresponding entities) along with factual knowledge needed for reasoning. Structural symbolic representation (SSR) based methods directly take event types and associated argument roles/entities as inputs to perform reasoning. However, the state-of-the-art video event-relation prediction system shows the necessity of using continuous feature vectors from input videos; existing methods based solely on SSR inputs fail completely, event when given oracle event types and argument roles. In this paper, we conduct an extensive empirical analysis to answer the following questions: 1) why SSR-based method failed; 2) how to understand the evaluation setting of video event relation prediction properly; 3) how to uncover the potential of SSR-based methods. We first identify the failure of previous SSR-based video event prediction models to be caused by sub-optimal training settings. Surprisingly, we find that a simple SSR-based model with tuned hyperparameters can actually yield a 20\% absolute improvement in macro-accuracy over the state-of-the-art model. Then through qualitative and quantitative analysis, we show how evaluation that takes only video as inputs is currently unfeasible, and the reliance on oracle event information to obtain an accurate evaluation. Based on these findings, we propose to further contextualize the SSR-based model to an Event-Sequence Model and equip it with more factual knowledge through a simple yet effective way of reformulating external visual commonsense knowledge bases into an event-relation prediction pretraining dataset. The resultant new state-of-the-art model eventually establishes a 25\% Macro-accuracy performance boost.
• Abstract（参考訳）: ビデオ内のイベント関係を理解するには、イベントの基盤となる構造(イベントタイプ、関連する引数ロール、対応するエンティティ)と推論に必要な事実的知識を理解するモデルが必要である。 構造記号表現(SSR)に基づく手法は、イベントタイプと関連する引数ロール/エンティティを直接入力として取り込んで推論を行う。 しかし、現在最先端のビデオイベント関連予測システムは、入力ビデオから連続的な特徴ベクトルを使用する必要があることを示している。 本稿では,以下の質問に答えるために,広範な実験分析を行う。 1) SSR ベースの方法が失敗した理由 2) 映像イベント関連予測の評価設定を適切に理解する方法 3) SSR に基づく手法の可能性を明らかにする方法。 まず,従来のSSRに基づくビデオイベント予測モデルの失敗を,準最適トレーニング設定によって検出する。 意外なことに、調整されたハイパーパラメータを持つ単純なSSRモデルでは、最先端モデルよりも20倍のマクロ精度が得られる。 次に,質的かつ定量的な分析を通じて,映像のみを入力として使用する評価が現在実現不可能であることを示すとともに,oracle のイベント情報に依存して正確な評価を行う。 そこで本研究では,ssrに基づくモデルをイベント系列モデルにさらにコンテキスト化し,外部視覚コモンセンス知識ベースをイベントリレーティング予測データセットに再構成する簡易かつ効果的な手法により,より事実的な知識を具備することを提案する。 その結果、新たな最先端モデルによって、最終的に25\%のマクロ精度パフォーマンス向上が実現される。

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