論文の概要: Language as the Medium: Multimodal Video Classification through text only

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10783v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 17:32:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 13:10:28.996896
• Title: Language as the Medium: Multimodal Video Classification through text only
• Title（参考訳）: メディアとしての言語:テキストのみによるマルチモーダルビデオ分類
• Authors: Laura Hanu, Anita L. Ver\H{o}, James Thewlis
• Abstract要約: マルチモーダル映像情報をキャプチャする詳細なテキスト記述を生成するためのモデルに依存しない新しい手法を提案する。 本手法は, GPT-3.5 や Llama2 といった大規模言語モデルによって学習された広範な知識を活用する。 UCF-101 や Kinetics などの一般的な行動認識ベンチマークによる評価は,これらの文脈に富んだ記述をビデオ理解タスクでうまく利用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.744589644319257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite an exciting new wave of multimodal machine learning models, current approaches still struggle to interpret the complex contextual relationships between the different modalities present in videos. Going beyond existing methods that emphasize simple activities or objects, we propose a new model-agnostic approach for generating detailed textual descriptions that captures multimodal video information. Our method leverages the extensive knowledge learnt by large language models, such as GPT-3.5 or Llama2, to reason about textual descriptions of the visual and aural modalities, obtained from BLIP-2, Whisper and ImageBind. Without needing additional finetuning of video-text models or datasets, we demonstrate that available LLMs have the ability to use these multimodal textual descriptions as proxies for ``sight'' or ``hearing'' and perform zero-shot multimodal classification of videos in-context. Our evaluations on popular action recognition benchmarks, such as UCF-101 or Kinetics, show these context-rich descriptions can be successfully used in video understanding tasks. This method points towards a promising new research direction in multimodal classification, demonstrating how an interplay between textual, visual and auditory machine learning models can enable more holistic video understanding.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル機械学習モデルのエキサイティングな新しい波にもかかわらず、現在のアプローチでは、ビデオに存在するさまざまなモダリティ間の複雑なコンテキスト関係の解釈に苦慮している。 単純なアクティビティやオブジェクトを強調する既存の手法を超えて、マルチモーダル映像情報をキャプチャする詳細なテキスト記述を生成するためのモデルに依存しないアプローチを提案する。 本稿では, GPT-3.5 や Llama2 などの大規模言語モデルを用いて,BLIP-2, Whisper および ImageBind から得られた視覚的・聴覚的モダリティのテキスト記述を解析する。 ビデオテキストモデルやデータセットのさらなる微調整を必要とせず、利用可能なllmは、これらのマルチモーダルテキスト記述を ``sight'' や ``hearing'' のプロキシとして使用し、コンテキスト内のビデオのゼロショットマルチモーダル分類を行うことができることを実証する。 UCF-101 や Kinetics などの一般的な行動認識ベンチマークによる評価は,これらの文脈に富んだ記述をビデオ理解タスクでうまく利用できることを示す。 この手法はマルチモーダル分類における有望な新しい研究方向を示し、テキスト、視覚、聴覚の機械学習モデル間の相互作用がより総合的なビデオ理解を可能にすることを示す。

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