論文の概要: VideoOFA: Two-Stage Pre-Training for Video-to-Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03204v1
• Date: Thu, 4 May 2023 23:27:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 15:45:24.174200
• Title: VideoOFA: Two-Stage Pre-Training for Video-to-Text Generation
• Title（参考訳）: VideoOFA:ビデオからテキスト生成のための2段階の事前トレーニング
• Authors: Xilun Chen, Lili Yu, Wenhan Xiong, Barlas O\u{g}uz, Yashar Mehdad, Wen-tau Yih
• Abstract要約: 本稿では,ビデオキャプションや質問応答などのビデオ・テキスト生成タスクのための2段階事前学習フレームワークを提案する。 生成エンコーダ・デコーダモデルは、まず、画像言語データに基づいて、基本概念を学ぶために、共同で事前訓練される。 その結果、VoiceOFAモデルは、4つのVideo Captioningベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.90887811621963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new two-stage pre-training framework for video-to-text generation tasks such as video captioning and video question answering: A generative encoder-decoder model is first jointly pre-trained on massive image-text data to learn fundamental vision-language concepts, and then adapted to video data in an intermediate video-text pre-training stage to learn video-specific skills such as spatio-temporal reasoning. As a result, our VideoOFA model achieves new state-of-the-art performance on four Video Captioning benchmarks, beating prior art by an average of 9.7 points in CIDEr score. It also outperforms existing models on two open-ended Video Question Answering datasets, showcasing its generalization capability as a universal video-to-text model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオキャプションやビデオ質問応答などの映像-テキスト生成タスクのための2段階の事前学習フレームワークを提案する。 生成エンコーダ-デコーダモデルはまず,大規模な画像テキストデータに対して事前学習し,基本的な視覚言語概念を学習し,その後,中間映像-テキスト事前学習段階の映像データに適応して,時空間推論などのビデオ固有のスキルを学ぶ。 その結果,ビデオOFAモデルでは,CIDErスコアの平均9.7ポイントの先行技術を上回る4つのビデオキャプションベンチマークにおいて,新たな最先端性能を実現している。 また、既存のモデルを2つのオープンエンドビデオ質問回答データセットで上回り、その一般化能力をユニバーサルビデオ・テキストモデルとして示す。

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