論文の概要: AV-MaskEnhancer: Enhancing Video Representations through Audio-Visual
Masked Autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08738v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 19:56:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 19:44:59.039561
- Title: AV-MaskEnhancer: Enhancing Video Representations through Audio-Visual
Masked Autoencoder
- Title（参考訳）: AV-MaskEnhancer:AV-Visual Masked Autoencoderによるビデオ表現の強化
- Authors: Xingjian Diao, Ming Cheng, and Shitong Cheng
- Abstract要約: 視覚情報と音声情報を組み合わせて高品質な映像表現を学習するためのAV-MaskEnhancerを提案する。
本手法は,モーダリティコンテンツにおける音声とビデオの特徴の相補的な性質を実証することによる課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8735222804007394
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning high-quality video representation has shown significant applications
in computer vision and remains challenging. Previous work based on mask
autoencoders such as ImageMAE and VideoMAE has proven the effectiveness of
learning representations in images and videos through reconstruction strategy
in the visual modality. However, these models exhibit inherent limitations,
particularly in scenarios where extracting features solely from the visual
modality proves challenging, such as when dealing with low-resolution and
blurry original videos. Based on this, we propose AV-MaskEnhancer for learning
high-quality video representation by combining visual and audio information.
Our approach addresses the challenge by demonstrating the complementary nature
of audio and video features in cross-modality content. Moreover, our result of
the video classification task on the UCF101 dataset outperforms the existing
work and reaches the state-of-the-art, with a top-1 accuracy of 98.8% and a
top-5 accuracy of 99.9%.
- Abstract（参考訳）: 高品質なビデオ表現の学習はコンピュータビジョンにおいて重要な応用例であり、依然として挑戦的である。
imagemaeやvideomaeのようなマスク自動エンコーダに基づく以前の研究は、視覚モダリティにおける再構成戦略を通じて画像やビデオの表現を学習することの有効性を証明している。
しかし、これらのモデルには固有の制限があり、特に低解像度でぼやけたオリジナルビデオを扱う場合など、視覚的モダリティのみから特徴を抽出する場合には困難である。
そこで我々は,視覚情報と音声情報を組み合わせて高品質な映像表現を学習するためのAV-MaskEnhancerを提案する。
本手法は,モーダリティコンテンツにおける音声と映像の相補的な特徴を実証することによる課題に対処する。
さらに,UCF101データセット上の映像分類タスクの結果は,既存の作業よりも優れ,トップ1の精度98.8%,トップ5の精度99.9%に到達した。
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