論文の概要: Understanding Video Transformers via Universal Concept Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10831v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 17:27:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 15:10:21.239754
• Title: Understanding Video Transformers via Universal Concept Discovery
• Title（参考訳）: ユニバーサルコンセプト発見によるビデオトランスフォーマーの理解
• Authors: Matthew Kowal, Achal Dave, Rares Ambrus, Adrien Gaidon, Konstantinos G. Derpanis, Pavel Tokmakov
• Abstract要約: 我々は,自動で発見される高レベルな時間的概念に基づいて,トランスフォーマーの意思決定プロセスを説明する。 本稿では,VTCD(Video Transformer Concept Discovery)アルゴリズムについて紹介する。 結果として生じる概念は高度に解釈可能であり、非構造化ビデオモデルにおける時間的推論機構とオブジェクト中心の表現を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.54441046510694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the problem of concept-based interpretability of transformer representations for videos. Concretely, we seek to explain the decision-making process of video transformers based on high-level, spatiotemporal concepts that are automatically discovered. Prior research on concept-based interpretability has concentrated solely on image-level tasks. Comparatively, video models deal with the added temporal dimension, increasing complexity and posing challenges in identifying dynamic concepts over time. In this work, we systematically address these challenges by introducing the first Video Transformer Concept Discovery (VTCD) algorithm. To this end, we propose an efficient approach for unsupervised identification of units of video transformer representations - concepts, and ranking their importance to the output of a model. The resulting concepts are highly interpretable, revealing spatio-temporal reasoning mechanisms and object-centric representations in unstructured video models. Performing this analysis jointly over a diverse set of supervised and self-supervised representations, we discover that some of these mechanism are universal in video transformers. Finally, we demonstrate that VTCDcan be used to improve model performance for fine-grained tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像におけるトランスフォーマティブ表現の概念に基づく解釈可能性の問題について検討する。 具体的には、自動で検出される高レベルな時空間概念に基づいて、ビデオトランスフォーマーの決定過程を説明する。 概念に基づく解釈可能性に関する以前の研究は、画像レベルのタスクのみに集中していた。 相対的に、ビデオモデルは時間的次元の追加、複雑さの増大、時間とともに動的な概念を特定する上での課題を扱います。 本稿では,ビデオトランスフォーマー概念発見(VTCD)アルゴリズムを導入することで,これらの課題を体系的に解決する。 そこで本研究では,ビデオトランスフォーマー表現の単位を教師なしで識別する手法を提案し,その重要性をモデルの出力にランク付けする。 結果として得られる概念は高度に解釈可能であり、非構造化ビデオモデルにおける時空間推論機構とオブジェクト中心表現を明らかにする。 この解析を様々な教師付き表現と自己教師付き表現で共同で行うことで,ビデオトランスフォーマーにおいて,これらのメカニズムのいくつかが普遍的であることを見出した。 最後に,VTCDは細粒度タスクのモデル性能向上に有効であることを示す。

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