論文の概要: Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00901v2
• Date: Sat, 30 Mar 2024 02:30:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 14:35:39.248374
• Title: Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding
• Title（参考訳）: Video-GroundingDINO:オープン語彙の時空間ビデオグラウンド化を目指して
• Authors: Syed Talal Wasim, Muzammal Naseer, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan,
• Abstract要約: ビデオグラウンドイングは、入力テキストクエリに対応するビデオ内の時間セクションをローカライズすることを目的としている。 本稿では,現在のビデオグラウンドリング手法において,オープン語彙時空間ビデオグラウンドニングタスクを導入することにより,限界に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.79026216923984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Video grounding aims to localize a spatio-temporal section in a video corresponding to an input text query. This paper addresses a critical limitation in current video grounding methodologies by introducing an Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding task. Unlike prevalent closed-set approaches that struggle with open-vocabulary scenarios due to limited training data and predefined vocabularies, our model leverages pre-trained representations from foundational spatial grounding models. This empowers it to effectively bridge the semantic gap between natural language and diverse visual content, achieving strong performance in closed-set and open-vocabulary settings. Our contributions include a novel spatio-temporal video grounding model, surpassing state-of-the-art results in closed-set evaluations on multiple datasets and demonstrating superior performance in open-vocabulary scenarios. Notably, the proposed model outperforms state-of-the-art methods in closed-set settings on VidSTG (Declarative and Interrogative) and HC-STVG (V1 and V2) datasets. Furthermore, in open-vocabulary evaluations on HC-STVG V1 and YouCook-Interactions, our model surpasses the recent best-performing models by $4.88$ m_vIoU and $1.83\%$ accuracy, demonstrating its efficacy in handling diverse linguistic and visual concepts for improved video understanding. Our codes will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: ビデオグラウンドイングは、入力テキストクエリに対応するビデオ内の時空間区間をローカライズすることを目的としている。 本稿では,現在のビデオグラウンドリング手法において,オープン語彙時空間ビデオグラウンドニングタスクを導入することにより,限界に対処する。 限られた訓練データと事前定義された語彙によって、オープン語彙のシナリオに苦しむ一般的なクローズドセットアプローチとは異なり、我々のモデルは基礎的な空間的接地モデルから事前訓練された表現を利用する。 これにより、自然言語と多様な視覚コンテンツの間のセマンティックなギャップを効果的に橋渡しし、クローズドセットとオープンボキャブラリー設定で強力なパフォーマンスを達成することができる。 コントリビューションには、新しい時空間ビデオグラウンドモデル、複数のデータセットに対するクローズドセット評価の最先端結果を上回ること、オープン語彙シナリオにおける優れたパフォーマンスを示すことが含まれる。 提案モデルでは,VidSTG(Declarative and Interrogative)とHC-STVG(V1,V2)データセットのクローズドセット設定において,最先端の手法よりも優れている。 さらに,HC-STVG V1 と YouCook-Interactions のオープン語彙評価では,近年の最高の性能モデルである m_vIoU が4.88$ m_vIoU と $1.83\% の精度を上回り,多種多様な言語的・視覚的概念を扱う上での有効性を示す。 私たちのコードは公開されます。

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