論文の概要: Detours for Navigating Instructional Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01823v2
• Date: Sat, 4 May 2024 16:44:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 00:05:27.595970
• Title: Detours for Navigating Instructional Videos
• Title（参考訳）: インストラクショナルビデオのナビゲーションのための経路
• Authors: Kumar Ashutosh, Zihui Xue, Tushar Nagarajan, Kristen Grauman,
• Abstract要約: We propose VidDetours, a video-lang approach that learn to retrieve the target temporal segments from a large repository of how-to's。 本稿では,ビデオ検索と質問応答の最良の方法に比べて,モデルが大幅に改善し,リコール率が35%を超えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.1645668396789
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the video detours problem for navigating instructional videos. Given a source video and a natural language query asking to alter the how-to video's current path of execution in a certain way, the goal is to find a related ''detour video'' that satisfies the requested alteration. To address this challenge, we propose VidDetours, a novel video-language approach that learns to retrieve the targeted temporal segments from a large repository of how-to's using video-and-text conditioned queries. Furthermore, we devise a language-based pipeline that exploits how-to video narration text to create weakly supervised training data. We demonstrate our idea applied to the domain of how-to cooking videos, where a user can detour from their current recipe to find steps with alternate ingredients, tools, and techniques. Validating on a ground truth annotated dataset of 16K samples, we show our model's significant improvements over best available methods for video retrieval and question answering, with recall rates exceeding the state of the art by 35%.
• Abstract（参考訳）: 授業映像をナビゲートするためのビデオデトゥール問題について紹介する。 ソースビデオと、ハウツービデオの現在の実行経路をある方法で変更するよう要求する自然言語クエリが与えられた場合、その目的は、要求された変更を満足する、関連する'detour video'を見つけることである。 この課題に対処するために,ビデオとテキストの条件付きクエリを用いたハウツーの大規模リポジトリから対象の時間セグメントを抽出する,新しいビデオ言語アプローチであるVidDetoursを提案する。 さらに、ハウツービデオナレーションテキストを利用して、弱教師付きトレーニングデータを生成する言語ベースのパイプラインを考案する。 そこでは、ユーザが現在のレシピから逸脱して、代替材料やツール、テクニックを使ったステップを見つけることができる。 16Kサンプルの真偽アノテートデータセットを検証した結果、ビデオ検索や質問応答の最良の方法よりも大幅に改善され、リコール率は最先端の35%を超えた。

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