論文の概要: Multi-entity Video Transformers for Fine-Grained Video Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10873v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 21:23:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 13:45:13.217968
• Title: Multi-entity Video Transformers for Fine-Grained Video Representation Learning
• Title（参考訳）: 微粒化映像表現学習のためのマルチエンタリティビデオ変換器
• Authors: Matthew Walmer, Rose Kanjirathinkal, Kai Sheng Tai, Keyur Muzumdar, Taipeng Tian, Abhinav Shrivastava
• Abstract要約: ビデオ表現学習のためのトランスフォーマーアーキテクチャの設計を再検討する。 我々の自己監督手法の健全な側面は、時間的パイプラインにおける空間情報の統合の改善である。 我々のMV-Former(Multi-entity Video Transformer)アーキテクチャは、複数のきめ細かいビデオ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）: 36.31020249963468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The area of temporally fine-grained video representation learning aims to generate frame-by-frame representations for temporally dense tasks. In this work, we advance the state-of-the-art for this area by re-examining the design of transformer architectures for video representation learning. A salient aspect of our self-supervised method is the improved integration of spatial information in the temporal pipeline by representing multiple entities per frame. Prior works use late fusion architectures that reduce frames to a single dimensional vector before any cross-frame information is shared, while our method represents each frame as a group of entities or tokens. Our Multi-entity Video Transformer (MV-Former) architecture achieves state-of-the-art results on multiple fine-grained video benchmarks. MV-Former leverages image features from self-supervised ViTs, and employs several strategies to maximize the utility of the extracted features while also avoiding the need to fine-tune the complex ViT backbone. This includes a Learnable Spatial Token Pooling strategy, which is used to identify and extract features for multiple salient regions per frame. Our experiments show that MV-Former not only outperforms previous self-supervised methods, but also surpasses some prior works that use additional supervision or training data. When combined with additional pre-training data from Kinetics-400, MV-Former achieves a further performance boost. The code for MV-Former is available at https://github.com/facebookresearch/video_rep_learning.
• Abstract（参考訳）: 時間的にきめ細かいビデオ表現学習の領域は、時間的に密度の高いタスクのためのフレーム単位の表現を生成することを目的としている。 本研究では,映像表現学習のためのトランスフォーマーアーキテクチャの設計を再検討することにより,この分野の最先端を推し進める。 我々の自己監督手法の健全な側面は、フレーム毎に複数のエンティティを表現することによって、時間的パイプラインにおける空間情報の統合の改善である。 先行研究では、フレームを1次元ベクトルに縮小するレイト・フュージョン・アーキテクチャを用い、クロスフレーム情報を共有する前に、各フレームをエンティティやトークンのグループとして表現する。 我々のMV-Former(Multi-entity Video Transformer)アーキテクチャは、複数のきめ細かいビデオベンチマークで最先端の結果を得る。 MV-Formerは、自己監督型ViTの画像機能を活用し、抽出した機能の有効性を最大化すると同時に、複雑なViTバックボーンの微調整を回避するために、いくつかの戦略を採用している。 この中にはLearnerable Space Token Pooling戦略が含まれており、フレーム毎に複数の有能な領域の機能を識別し抽出するために使用される。 実験の結果,MV-Formerは従来の自己監督手法に勝るだけでなく,追加の監督やトレーニングデータを使用する先行研究よりも優れていることがわかった。 kinetics-400のさらなる事前トレーニングデータと組み合わせると、mv-formerはさらなるパフォーマンス向上を達成する。 mv-formerのコードはhttps://github.com/facebookresearch/video_rep_learningで入手できる。

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