論文の概要: Background-aware Moment Detection for Video Moment Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02728v3
- Date: Sat, 28 Sep 2024 06:37:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-02 16:32:47.537547
- Title: Background-aware Moment Detection for Video Moment Retrieval
- Title（参考訳）: ビデオモーメント検索のための背景認識モーメント検出
- Authors: Minjoon Jung, Youwon Jang, Seongho Choi, Joochan Kim, Jin-Hwa Kim, Byoung-Tak Zhang,
- Abstract要約: ビデオモーメント検索(VMR)は、与えられた自然言語クエリの未トリミングビデオ中の特定のモーメントを特定する。
あいまいさのため、クエリは対応するモーメントの関連する詳細を完全にカバーしていない。
背景認識型モーメント検出変換器(BM-DETR)を提案する。
本モデルでは,正の問合せと負の問合せの相補性から,各フレームの連成確率から目標モーメントを予測することを学ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.11524416308641
- License:
- Abstract: Video moment retrieval (VMR) identifies a specific moment in an untrimmed video for a given natural language query. This task is prone to suffer the weak alignment problem innate in video datasets. Due to the ambiguity, a query does not fully cover the relevant details of the corresponding moment, or the moment may contain misaligned and irrelevant frames, potentially limiting further performance gains. To tackle this problem, we propose a background-aware moment detection transformer (BM-DETR). Our model adopts a contrastive approach, carefully utilizing the negative queries matched to other moments in the video. Specifically, our model learns to predict the target moment from the joint probability of each frame given the positive query and the complement of negative queries. This leads to effective use of the surrounding background, improving moment sensitivity and enhancing overall alignments in videos. Extensive experiments on four benchmarks demonstrate the effectiveness of our approach. Our code is available at: \url{https://github.com/minjoong507/BM-DETR}
- Abstract（参考訳）: ビデオモーメント検索(VMR)は、与えられた自然言語クエリの未トリミングビデオ中の特定のモーメントを特定する。
このタスクは、ビデオデータセットの中で本質的に弱いアライメントの問題に悩まされる傾向がある。
あいまいさのため、クエリは対応するモーメントの関連する詳細を完全にカバーしていないか、あるいはモーメントが不一致で無関係なフレームを含む可能性があるため、さらなるパフォーマンス向上が制限される可能性がある。
そこで本研究では,背景認識型モーメント検出トランス (BM-DETR) を提案する。
我々のモデルは、ビデオ内の他の瞬間にマッチする負のクエリを慎重に利用し、対照的なアプローチを採用する。
具体的には、正の問合せと負の問合せの補間が与えられた各フレームの結合確率から目標モーメントを予測することを学習する。
これにより、周囲の背景を効果的に利用し、モーメント感度を改善し、ビデオ全体のアライメントを向上させることができる。
4つのベンチマークでの大規模な実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
我々のコードは以下の通りである。 \url{https://github.com/minjoong507/BM-DETR}
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