論文の概要: Correlation-Guided Query-Dependency Calibration for Video Temporal Grounding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08835v4
- Date: Wed, 3 Jul 2024 18:05:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 00:42:23.835632
- Title: Correlation-Guided Query-Dependency Calibration for Video Temporal Grounding
- Title（参考訳）: ビデオ時間グラウンドにおける相関型クエリ依存性の校正
- Authors: WonJun Moon, Sangeek Hyun, SuBeen Lee, Jae-Pil Heo,
- Abstract要約: 相関ガイドによる検出TRansformerは、クエリ関連ビデオクリップのヒントを提供する。
CG-DETRは時間的接地のための様々なベンチマークで最先端の結果を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.59291334338824
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Temporal Grounding is to identify specific moments or highlights from a video corresponding to textual descriptions. Typical approaches in temporal grounding treat all video clips equally during the encoding process regardless of their semantic relevance with the text query. Therefore, we propose Correlation-Guided DEtection TRansformer (CG-DETR), exploring to provide clues for query-associated video clips within the cross-modal attention. First, we design an adaptive cross-attention with dummy tokens. Dummy tokens conditioned by text query take portions of the attention weights, preventing irrelevant video clips from being represented by the text query. Yet, not all words equally inherit the text query's correlation to video clips. Thus, we further guide the cross-attention map by inferring the fine-grained correlation between video clips and words. We enable this by learning a joint embedding space for high-level concepts, i.e., moment and sentence level, and inferring the clip-word correlation. Lastly, we exploit the moment-specific characteristics and combine them with the context of each video to form a moment-adaptive saliency detector. By exploiting the degrees of text engagement in each video clip, it precisely measures the highlightness of each clip. CG-DETR achieves state-of-the-art results on various benchmarks for temporal grounding. Codes are available at https://github.com/wjun0830/CGDETR.
- Abstract（参考訳）: 時間的グラウンディング(Temporal Grounding)とは、テキスト記述に対応するビデオから特定の瞬間やハイライトを特定することである。
時間的グラウンドディングにおける典型的なアプローチは、テキストクエリと意味的関連性にかかわらず、エンコーディングプロセス中にすべてのビデオクリップを等しく扱う。
そこで本研究では,CG-DETR(Relational-Guided Detection TRansformer)を提案する。
まず,ダミートークンを用いた適応的クロスアテンションを設計する。
テキストクエリによって条件付けられたダミートークンは、注意重みの一部を取り、無関係なビデオクリップがテキストクエリで表現されるのを防ぐ。
しかし、すべての単語が、ビデオクリップに対するテキストクエリの相関を均等に継承するわけではない。
そこで我々は,ビデオクリップと単語の微妙な相関関係を推定することにより,クロスアテンションマップをさらにガイドする。
我々は,高レベルな概念,すなわちモーメントと文レベルの共同埋め込み空間を学習し,クリップワードの相関関係を推定することで,これを実現できる。
最後に、モーメント固有の特徴を利用して、各ビデオのコンテキストと組み合わせて、モーメント適応型サリエンシ検出器を形成する。
各ビデオクリップのテキストエンゲージメントの度合いを利用して、各クリップのハイライト度を正確に測定する。
CG-DETRは時間的接地のための様々なベンチマークで最先端の結果を得る。
コードはhttps://github.com/wjun0830/CGDETRで公開されている。
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