論文の概要: Dense Video Object Captioning from Disjoint Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11729v3
• Date: Mon, 14 Oct 2024 19:28:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:58:18.392781
• Title: Dense Video Object Captioning from Disjoint Supervision
• Title（参考訳）: 解離したスーパービジョンからの高精細映像オブジェクトキャプション
• Authors: Xingyi Zhou, Anurag Arnab, Chen Sun, Cordelia Schmid,
• Abstract要約: 本稿では,高密度ビデオオブジェクトキャプションのための新しいタスクとモデルを提案する。 このタスクは、ビデオにおける空間的および時間的局所化を統一する。 我々は、この新しいタスクの強力なベースラインにおいて、我々のモデルがどのように改善されているかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.47084982558101
• License:
• Abstract: We propose a new task and model for dense video object captioning -- detecting, tracking and captioning trajectories of objects in a video. This task unifies spatial and temporal localization in video, whilst also requiring fine-grained visual understanding that is best described by natural language. We propose a unified model, and demonstrate how our end-to-end approach is more accurate and temporally coherent than a multi-stage pipeline combining state-of-the-art detection, tracking, and captioning models. Moreover, we propose a training strategy based on a mixture of disjoint tasks, which allows us to leverage diverse, large-scale datasets which supervise different parts of our model. Although each pretraining task only provides weak supervision, they are complementary and, when combined, result in noteworthy zero-shot ability and serve as strong initialization for additional finetuning to further improve accuracy. We carefully design new metrics capturing all components of our task, and show how we can repurpose existing video grounding datasets (e.g. VidSTG and VLN) for our new task. We show that our model improves upon a number of strong baselines for this new task. Furthermore, we can apply our model to the task of spatial grounding, outperforming prior state-of-the-art on VidSTG and VLN, without explicitly training for it. Code is available at https://github.com/google-research/scenic/tree/main/scenic/projects/densevoc.
• Abstract（参考訳）: ビデオ中の物体の軌跡を検出し,追跡し,キャプションする,高密度な映像オブジェクトキャプションのための新しいタスクとモデルを提案する。 このタスクは、ビデオにおける空間的および時間的局所化を統一すると同時に、自然言語で最もよく記述される、きめ細かい視覚的理解も必要とする。 我々は,最先端検出,追跡,キャプションモデルを組み合わせた多段階パイプラインよりも,エンドツーエンドのアプローチが正確かつ時間的に整合であることを示す統一モデルを提案する。 さらに,モデルの様々な部分を監督する多種多様な大規模データセットを活用できるような,不整合タスクの混合に基づくトレーニング戦略を提案する。 各プレトレーニングタスクは、弱い監督しか提供しないが、それらは相補的であり、組み合わせると注目すべきゼロショット能力となり、さらなる微調整のための強力な初期化として機能し、精度をさらに向上する。 我々は、タスクのすべてのコンポーネントをキャプチャする新しいメトリクスを慎重に設計し、既存のビデオグラウンドデータセット(例えば、VidSTGとVLN)を新しいタスクに再利用する方法を示す。 我々のモデルは、この新しいタスクの強力なベースラインで改善されていることを示す。 さらに,VdSTGとVLNの先行技術よりも高い精度で空間接地作業に本モデルを適用することができる。 コードはhttps://github.com/google-research/scenic/tree/main/scenic/projects/densevocで公開されている。

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