論文の概要: TESTA: Temporal-Spatial Token Aggregation for Long-form Video-Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19060v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 16:25:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-31 14:36:55.458262
• Title: TESTA: Temporal-Spatial Token Aggregation for Long-form Video-Language Understanding
• Title（参考訳）: TESTA: 長期ビデオ言語理解のための時間空間トークン集約
• Authors: Shuhuai Ren, Sishuo Chen, Shicheng Li, Xu Sun, Lu Hou
• Abstract要約: TESTAは、似たようなフレームを適応的に集約することで、ビデオセマンティクスを凝縮する。 TESTAに基づいて,各ビデオブロックに分割した時空トークン集約モジュールを備えた事前学習ビデオ言語モデルを導入する。 段落間検索と長文ビデオQAタスクのための5つのデータセットを用いて,本モデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.16000249533665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale video-language pre-training has made remarkable strides in advancing video-language understanding tasks. However, the heavy computational burden of video encoding remains a formidable efficiency bottleneck, particularly for long-form videos. These videos contain massive visual tokens due to their inherent 3D properties and spatiotemporal redundancy, making it challenging to capture complex temporal and spatial relationships. To tackle this issue, we propose an efficient method called TEmporal-Spatial Token Aggregation (TESTA). TESTA condenses video semantics by adaptively aggregating similar frames, as well as similar patches within each frame. TESTA can reduce the number of visual tokens by 75% and thus accelerate video encoding. Building upon TESTA, we introduce a pre-trained video-language model equipped with a divided space-time token aggregation module in each video encoder block. We evaluate our model on five datasets for paragraph-to-video retrieval and long-form VideoQA tasks. Experimental results show that TESTA improves computing efficiency by 1.7 times, and achieves significant performance gains from its scalability in processing longer input frames, e.g., +13.7 R@1 on QuerYD and +6.5 R@1 on Condensed Movie.
• Abstract（参考訳）: 大規模ビデオ言語事前学習は、ビデオ言語理解タスクの前進に大きく貢献している。 しかし、ビデオエンコーディングの重い計算負荷は、特にロングフォームビデオの効率のボトルネックとなっている。 これらのビデオは、固有の3d特性と時空間冗長性のために巨大な視覚トークンを含んでいるため、複雑な時間的および空間的関係を捉えることが困難である。 この問題に対処するために,TESTA (TEmporal-Spatial Token Aggregation) と呼ばれる効率的な手法を提案する。 TESTAは、似たようなフレームを適応的に集約することで、ビデオセマンティクスを凝縮する。 TESTAは、視覚トークンの数を75%削減し、ビデオエンコーディングを高速化する。 TESTAに基づいて,各ビデオエンコーダブロックに分割した時空間トークン集約モジュールを備えた事前学習ビデオ言語モデルを導入する。 段落間検索と長文ビデオQAタスクのための5つのデータセットを用いて,本モデルの評価を行った。 実験の結果、TESTAは計算効率を1.7倍改善し、QuerYDでは+13.7 R@1、Condensed Movieでは+6.5 R@1といったより長い入力フレーム処理のスケーラビリティにより、大幅な性能向上を実現している。

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