論文の概要: Distilling Vision-Language Models on Millions of Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06129v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 18:59:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 13:12:40.737418
• Title: Distilling Vision-Language Models on Millions of Videos
• Title（参考訳）: 何百万もの動画の視覚・言語モデル
• Authors: Yue Zhao, Long Zhao, Xingyi Zhou, Jialin Wu, Chun-Te Chu, Hui Miao, Florian Schroff, Hartwig Adam, Ting Liu, Boqing Gong, Philipp Kr\"ahenb\"uhl, Liangzhe Yuan
• Abstract要約: 合成した指導データを用いて,映像言語ベースラインから映像言語モデルを微調整する。 結果として得られるビデオ言語モデルは、高品質なキャプションを生成するために何百万ものビデオの自動ラベル付けに使用される。 MSR-VTTゼロショットテキスト・ビデオ検索の最先端手法を6%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.775302557640515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent advance in vision-language models is largely attributed to the abundance of image-text data. We aim to replicate this success for video-language models, but there simply is not enough human-curated video-text data available. We thus resort to fine-tuning a video-language model from a strong image-language baseline with synthesized instructional data. The resulting video-language model is then used to auto-label millions of videos to generate high-quality captions. We show the adapted video-language model performs well on a wide range of video-language benchmarks. For instance, it surpasses the best prior result on open-ended NExT-QA by 2.8%. Besides, our model generates detailed descriptions for previously unseen videos, which provide better textual supervision than existing methods. Experiments show that a video-language dual-encoder model contrastively trained on these auto-generated captions is 3.8% better than the strongest baseline that also leverages vision-language models. Our best model outperforms state-of-the-art methods on MSR-VTT zero-shot text-to-video retrieval by 6%.
• Abstract（参考訳）: 近年の視覚言語モデルの進歩は、画像テキストデータの豊富さによるところが大きい。 私たちは、この成功をビデオ言語モデルで再現したいと考えていますが、単に、利用可能な人間によるビデオテキストデータがないだけです。 したがって,合成した指導データを用いて,強力な画像言語ベースラインから映像言語モデルを微調整する。 結果として得られるビデオ言語モデルは、高品質なキャプションを生成するために何百万ものビデオの自動ラベル付けに使用される。 我々は,適応型ビデオ言語モデルが幅広いビデオ言語ベンチマークで良好に機能することを示す。 例えば、open-ended next-qaの最高の先行結果を2.8%上回っている。 また,本モデルでは未確認映像の詳細な記述が生成され,既存の手法よりもテキスト管理が優れている。 実験によると、これらの自動生成キャプションで対照的に訓練されたビデオ言語二重エンコーダモデルは、視覚言語モデルも活用する最強のベースラインよりも3.8%良い。 MSR-VTTゼロショットテキスト・ビデオ検索の最先端手法を6%向上させる。

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