論文の概要: Cross-modal Prompts: Adapting Large Pre-trained Models for Audio-Visual Downstream Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05152v2
• Date: Wed, 20 Dec 2023 23:06:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 17:58:52.799611
• Title: Cross-modal Prompts: Adapting Large Pre-trained Models for Audio-Visual Downstream Tasks
• Title（参考訳）: クロスモーダル・プロンプト:大規模事前学習モデルによる映像下流タスクの適応
• Authors: Haoyi Duan, Yan Xia, Mingze Zhou, Li Tang, Jieming Zhu, Zhou Zhao
• Abstract要約: 本稿では,DG-SCT(Dual-Guided Space-Channel-Temporal)アテンション機構を提案する。 DG-SCTモジュールはトレーニング可能なクロスモーダル・インタラクション・レイヤを事前トレーニングされたオーディオ・ビジュアル・エンコーダに組み込む。 提案手法は, AVE, AVVP, AVS, AVQA, AVQAを含む複数のダウンストリームタスクにまたがる最先端の処理結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.36987468073152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the deployment of large-scale pre-trained models in audio-visual downstream tasks has yielded remarkable outcomes. However, these models, primarily trained on single-modality unconstrained datasets, still encounter challenges in feature extraction for multi-modal tasks, leading to suboptimal performance. This limitation arises due to the introduction of irrelevant modality-specific information during encoding, which adversely affects the performance of downstream tasks. To address this challenge, this paper proposes a novel Dual-Guided Spatial-Channel-Temporal (DG-SCT) attention mechanism. This mechanism leverages audio and visual modalities as soft prompts to dynamically adjust the parameters of pre-trained models based on the current multi-modal input features. Specifically, the DG-SCT module incorporates trainable cross-modal interaction layers into pre-trained audio-visual encoders, allowing adaptive extraction of crucial information from the current modality across spatial, channel, and temporal dimensions, while preserving the frozen parameters of large-scale pre-trained models. Experimental evaluations demonstrate that our proposed model achieves state-of-the-art results across multiple downstream tasks, including AVE, AVVP, AVS, and AVQA. Furthermore, our model exhibits promising performance in challenging few-shot and zero-shot scenarios. The source code and pre-trained models are available at https://github.com/haoyi-duan/DG-SCT.
• Abstract（参考訳）: 近年,視聴覚下タスクにおける大規模事前学習モデルの導入が目覚ましい結果をもたらしている。 しかしながら、これらのモデルは、主にシングルモダリティ非制約データセットでトレーニングされており、マルチモダリティタスクの機能抽出における課題に遭遇し、サブ最適パフォーマンスに繋がる。 この制限は、エンコーディング中に無関係なモダリティ固有の情報が導入されることによって生じ、下流タスクのパフォーマンスに悪影響を及ぼす。 本稿では,DG-SCT(Dual-Guided Space-Channel-Temporal)アテンション機構を提案する。 このメカニズムは、ソフトプロンプトとしてオーディオと視覚のモダリティを活用し、現在のマルチモーダル入力特徴に基づいて事前訓練されたモデルのパラメータを動的に調整する。 具体的には、DG-SCTモジュールはトレーニング可能なクロスモーダル相互作用層を事前訓練されたオーディオ-視覚エンコーダに組み込み、大規模な事前訓練されたモデルの凍結パラメータを保存しながら、空間、チャネル、時間次元にわたる現在のモードから重要な情報を適応的に抽出することができる。 実験評価の結果,提案モデルはav,avvp,avs,avqaなど,複数の下流タスクにおいて最先端の結果が得られることが示された。 さらに,本モデルでは,数ショットとゼロショットのシナリオにおいて,有望な性能を示す。 ソースコードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/haoyi-duan/DG-SCTで入手できる。

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