論文の概要: Revealing the Illusion of Joint Multimodal Understanding in VideoQA Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08889v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 06:45:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 16:25:15.691593
• Title: Revealing the Illusion of Joint Multimodal Understanding in VideoQA Models
• Title（参考訳）: videoqaモデルにおける共同マルチモーダル理解の錯覚の解明
• Authors: Ishaan Singh Rawal, Shantanu Jaiswal, Basura Fernando, Cheston Tan
• Abstract要約: VideoQA Transformerモデルは標準ベンチマークで競合性能を示す。 我々はこれを、軽量で非パラメトリックなプローブである$textitQUAG$ (QUadrant AveraGe)で解析する。 本稿では,ビデオQAにおけるマルチモーダル理解のベンチマークを行うための診断データセットであるtextitCLAVI$ベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.423428842419707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: While VideoQA Transformer models demonstrate competitive performance on standard benchmarks, the reasons behind their success remain unclear. Do these models jointly capture and leverage the rich multimodal structures and dynamics from video and text? Or are they merely exploiting shortcuts to achieve high scores? We analyze this with $\textit{QUAG}$ (QUadrant AveraGe), a lightweight and non-parametric probe that systematically ablates the model's coupled multimodal understanding during inference. Surprisingly, QUAG reveals that the models manage to maintain high performance even when injected with multimodal sub-optimality. Additionally, even after replacing self-attention in multimodal fusion blocks with "QUAG-attention", a simplistic and less-expressive variant of self-attention, the models maintain high performance. This means that current VideoQA benchmarks and their metrics do not penalize shortcuts that discount joint multimodal understanding. Motivated by this, we propose the $\textit{CLAVI}$ (Counterfactual in LAnguage and VIdeo) benchmark, a diagnostic dataset for benchmarking coupled multimodal understanding in VideoQA through counterfactuals. CLAVI consists of temporal questions and videos that are augmented to curate balanced counterfactuals in language and video domains. Hence, it incentivizes, and identifies the reliability of learnt multimodal representations. We evaluate CLAVI and find that models achieve high performance on multimodal shortcut instances, but have very poor performance on the counterfactuals. Hence, we position CLAVI as a litmus test to identify, diagnose and improve the sub-optimality of learnt multimodal VideoQA representations which the current benchmarks are unable to assess.
• Abstract（参考訳）: VideoQA Transformerモデルは標準ベンチマークで競争力のある性能を示しているが、その成功の理由は未だ不明である。 これらのモデルは、ビデオやテキストからリッチなマルチモーダル構造とダイナミクスを共同で捉えて活用するのでしょうか? それとも、単にショートカットを利用して高いスコアを得るのか? 我々はこれを、推論中にモデルが結合したマルチモーダル理解を体系的に非難する軽量で非パラメトリックなプローブである$\textit{QUAG}$ (QUadrant AveraGe)を用いて分析する。 意外なことに、QUIGは、マルチモーダルなサブ最適化で注入しても、モデルがハイパフォーマンスを維持することを明らかにしている。 さらに、マルチモーダル核融合ブロックの自己アテンションを"quagアテンション"に置き換えた後でも、単純で表現力に乏しい自己アテンションの変種であるモデルが高性能を維持している。 これは、現在のVideoQAベンチマークとそのメトリクスが、共同マルチモーダル理解を減らしたショートカットをペナルティ化しないことを意味する。 そこで本研究では,ビデオQAのマルチモーダル理解を相互に関連付けるための診断データセットである$\textit{CLAVI}$(Counterfactual in LAnguage and VIdeo)ベンチマークを提案する。 CLAVIは、言語とビデオドメインのバランスのとれたカウンターファクトをキュレートするために強化された時間的質問とビデオで構成されている。 したがって、学習したマルチモーダル表現の信頼性を識別し、インセンティブを与える。 我々はCLAVIを評価し,モデルがマルチモーダルショートカットインスタンス上で高い性能を発揮するが,その反ファクトに対しては非常に低い性能を有することを示した。 そこで我々はclaviをlitmusテストとして位置づけ,現在のベンチマークでは評価できないマルチモーダルビデオqa表現の下位最適化性を同定し,診断し,改善する。

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