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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08889v2
• Date: Sat, 30 Sep 2023 08:10:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 14:03:49.359943
• 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: マルチモーダル表現を批判的に解析するために、$textitQUAG$を設計する。 我々は QUAG を拡張して "QUAG-attention" を設計する。 多くのビデオQAモデルはマルチモーダル表現を学習することができず、標準データセット上での成功は共同マルチモーダル理解の錯覚であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.62052341638535
• 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 are not fully understood. 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? Hence, we design $\textit{QUAG}$ (QUadrant AveraGe), a lightweight and non-parametric probe, to critically analyze multimodal representations. QUAG facilitates combined dataset-model study by systematic ablation of model's coupled multimodal understanding during inference. Surprisingly, it demonstrates that the models manage to maintain high performance even under multimodal impairment. We extend QUAG to design "QUAG-attention", a simplistic and less-expressive replacement of self-attention. We find that the models with QUAG-attention achieve similar performance with significantly less mulops without any finetuning. These findings indicate that the current VideoQA benchmarks and metrics do not penalize models that find shortcuts and discount joint multimodal understanding. Motivated by this, we propose the $\textit{CLAVI}$ (Counterfactual in LAnguage and VIdeo), a diagnostic dataset for coupled multimodal understanding in VideoQA. CLAVI consists of temporal questions and videos that are augmented to curate balanced counterfactuals in language and video domains. We evaluate models on CLAVI and find that all models achieve high performance on multimodal shortcut instances, but most of them have poor performance on the counterfactual instances that necessitate joint multimodal understanding. Overall, with the multimodal representation analysis using QUAG and diagnostic analysis using CLAVI, we show that many VideoQA models are incapable of learning multimodal representations and that their success on standard datasets is an illusion of joint multimodal understanding.
• Abstract（参考訳）: VideoQA Transformerモデルは標準ベンチマーク上での競合性能を示すが、その成功の背景にある理由は十分に理解されていない。 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? したがって、軽量で非パラメトリックなプローブである$\textit{QUAG}$ (QUadrant AveraGe) を設計し、マルチモーダル表現を批判的に分析する。 QUIGは、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アブレーションすることで、データセットモデルの研究を促進する。 驚くべきことに、マルチモーダル障害下でも、モデルがハイパフォーマンスを維持することを実証している。 我々は QUAG を拡張して "QUAG-attention" を設計する。 quGアテンションを持つモデルでは,微調整を伴わずに,比較的少ない倍率で同様の性能が得られることがわかった。 これらの結果から,現在のビデオQAベンチマークとメトリクスは,ショートカットの発見や共同マルチモーダル理解の縮小といったモデルをペナルティ化するものではないことが示唆された。 そこで我々は,ビデオQAにおけるマルチモーダル理解を結合した診断データセットである$\textit{CLAVI}$ (Counterfactual in LAnguage and VIdeo)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。 我々はCLAVIのモデルを評価し、全ての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達成することを発見した。 CLAVIを用いたQarGを用いたマルチモーダル表現解析と診断解析により、多くのビデオQAモデルはマルチモーダル表現を学習することができず、標準データセットでの成功は共同マルチモーダル理解の錯覚であることを示す。

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