論文の概要: SAS Video-QA: Self-Adaptive Sampling for Efficient Video Question-Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04192v3
• Date: Tue, 1 Aug 2023 15:05:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 17:08:04.265544
• Title: SAS Video-QA: Self-Adaptive Sampling for Efficient Video Question-Answering
• Title（参考訳）: SAS Video-QA: 効率的なビデオ質問応答のための自己適応サンプリング
• Authors: Wei Han, Hui Chen, Min-Yen Kan, Soujanya Poria
• Abstract要約: ビデオ理解モデルは通常、フレームやクリップの集合をランダムにサンプリングする。 本稿では,最多領域フレーム (MDF) と最多命令フレーム (MIF) の2つのフレームサンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.42505193560884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Video question--answering is a fundamental task in the field of video understanding. Although current vision--language models (VLMs) equipped with Video Transformers have enabled temporal modeling and yielded superior results, they are at the cost of huge computational power and thus too expensive to deploy in real-time application scenarios. An economical workaround only samples a small portion of frames to represent the main content of that video and tune an image--text model on these sampled frames. Recent video understanding models usually randomly sample a set of frames or clips, regardless of internal correlations between their visual contents, nor their relevance to the problem. We argue that such kinds of aimless sampling may omit the key frames from which the correct answer can be deduced, and the situation gets worse when the sampling sparsity increases, which always happens as the video lengths increase. To mitigate this issue, we propose two frame sampling strategies, namely the most domain frames (MDF) and most implied frames (MIF), to maximally preserve those frames that are most likely vital to the given questions. MDF passively minimizes the risk of key frame omission in a bootstrap manner, while MIS actively searches key frames customized for each video--question pair with the assistance of auxiliary models. The experimental results on three public datasets from three advanced VLMs (CLIP, GIT and All-in-one) demonstrate that our proposed strategies can boost the performance for image--text pretrained models. The source codes pertaining to the method proposed in this paper are publicly available at https://github.com/declare-lab/sas-vqa.
• Abstract（参考訳）: ビデオ質問応答は、ビデオ理解の分野における基本的な課題である。ビデオ変換器を備えた現在の視覚言語モデル(VLM)では、時間的モデリングが可能であり、優れた結果が得られるが、計算能力の巨大なコストがかかるため、リアルタイムアプリケーションシナリオへのデプロイには高すぎる。 An economical workaround only samples a small portion of frames to represent the main content of that video and tune an image--text model on these sampled frames. Recent video understanding models usually randomly sample a set of frames or clips, regardless of internal correlations between their visual contents, nor their relevance to the problem. We argue that such kinds of aimless sampling may omit the key frames from which the correct answer can be deduced, and the situation gets worse when the sampling sparsity increases, which always happens as the video lengths increase. To mitigate this issue, we propose two frame sampling strategies, namely the most domain frames (MDF) and most implied frames (MIF), to maximally preserve those frames that are most likely vital to the given questions. MDF passively minimizes the risk of key frame omission in a bootstrap manner, while MIS actively searches key frames customized for each video--question pair with the assistance of auxiliary models. 3つの高度なVLM(CLIP, GIT, All-in-one)による3つの公開データセットに対する実験結果から,提案手法が画像テキスト事前学習モデルの性能を向上させることを示す。 本論文で提案されている手法に関するソースコードはhttps://github.com/declare-lab/sas-vqa.comで公開されている。

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