論文の概要: Towards Debiasing Frame Length Bias in Text-Video Retrieval via Causal Intervention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09311v1
• Date: Sun, 17 Sep 2023 15:58:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 16:24:00.108752
• Title: Towards Debiasing Frame Length Bias in Text-Video Retrieval via Causal Intervention
• Title（参考訳）: 因果干渉によるテキストビデオ検索におけるフレーム長バイアスの除去
• Authors: Burak Satar, Hongyuan Zhu, Hanwang Zhang, Joo Hwee Lim
• Abstract要約: トリミングビデオクリップのトレーニングセットとテストセットのフレーム長差による時間偏差について,一意かつ体系的に検討した。 Epic-Kitchens-100, YouCook2, MSR-VTTデータセットについて, 因果脱バイアス法を提案し, 広範な実験およびアブレーション研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.12974259966592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many studies focus on improving pretraining or developing new backbones in text-video retrieval. However, existing methods may suffer from the learning and inference bias issue, as recent research suggests in other text-video-related tasks. For instance, spatial appearance features on action recognition or temporal object co-occurrences on video scene graph generation could induce spurious correlations. In this work, we present a unique and systematic study of a temporal bias due to frame length discrepancy between training and test sets of trimmed video clips, which is the first such attempt for a text-video retrieval task, to the best of our knowledge. We first hypothesise and verify the bias on how it would affect the model illustrated with a baseline study. Then, we propose a causal debiasing approach and perform extensive experiments and ablation studies on the Epic-Kitchens-100, YouCook2, and MSR-VTT datasets. Our model overpasses the baseline and SOTA on nDCG, a semantic-relevancy-focused evaluation metric which proves the bias is mitigated, as well as on the other conventional metrics.
• Abstract（参考訳）: 多くの研究は、テキストビデオ検索における事前学習の改善や新しいバックボーンの開発に焦点を当てている。 しかし、既存の手法は、他のテキストビデオ関連タスクで示唆されているように、学習と推論バイアスの問題に悩まされる可能性がある。 例えば、アクション認識における空間的外観特徴や、ビデオシーングラフ生成における時間的オブジェクトの共起は、散発的な相関を引き起こす可能性がある。 本研究では,テキスト・ビデオ検索タスクにおける最初の試みであるトリミングビデオクリップのトレーニングセットとテストセットのフレーム長の相違による時間的偏りに関する一意的かつ体系的な研究を,我々の知る限りにおいて提示する。 まず、ベースライン研究で示されたモデルにどのように影響するかのバイアスを仮説化し検証します。 次に、因果脱バイアス法を提案し、Epic-Kitchens-100, YouCook2, MSR-VTTデータセットに関する広範な実験およびアブレーション研究を行う。 本モデルでは,nDCGのベースラインとSOTAを超越し,そのバイアスを緩和する意味関連性に着目した評価指標である。

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