論文の概要: CREMA: Generalizable and Efficient Video-Language Reasoning via Multimodal Modular Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05889v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 21:03:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 23:45:25.510992
• Title: CREMA: Generalizable and Efficient Video-Language Reasoning via Multimodal Modular Fusion
• Title（参考訳）: CREMA:マルチモーダルモジュール核融合による汎用的で効率的なビデオランゲージ推論
• Authors: Shoubin Yu, Jaehong Yoon, Mohit Bansal,
• Abstract要約: CREMAは、ビデオ推論のための一般化可能、高効率、モジュラリティ融合フレームワークである。 本稿では,軽量核融合モジュールとモーダリティ・シークエンシャル・トレーニング・ストラテジーによって支援された,新しいプログレッシブ・マルチモーダル・フュージョン設計を提案する。 ビデオQA や Video-Audio/3D/Touch/Thermal QA を含む7つのビデオ言語推論タスクについて検証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.15403987979496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite impressive advancements in recent multimodal reasoning approaches, they are still limited in flexibility and efficiency, as these models typically process only a few fixed modality inputs and require updates to numerous parameters. This paper tackles these critical challenges and proposes CREMA, a generalizable, highly efficient, and modular modality-fusion framework that can incorporate any new modality to enhance video reasoning. We first augment multiple informative modalities (such as optical flow, 3D point cloud, audio, thermal heatmap, and touch map) from given videos without extra human annotation by leveraging sensors or existing pre-trained models. Next, we introduce a query transformer with multiple parameter-efficient modules associated with each accessible modality. It projects diverse modality features to the LLM token embedding space, allowing the model to integrate different data types for response generation. Furthermore, we propose a novel progressive multimodal fusion design supported by a lightweight fusion module and modality-sequential training strategy. It helps compress information across various assisting modalities, maintaining computational efficiency in the LLM while improving performance. We validate our method on 7 video-language reasoning tasks assisted by diverse modalities, including conventional VideoQA and Video-Audio/3D/Touch/Thermal QA, and achieve better/equivalent performance against strong multimodal LLMs, including OneLLM, BLIP-2, and SeViLA while reducing over 90% trainable parameters. We provide extensive analyses of CREMA, including the impact of each modality on reasoning domains, the design of the fusion module, and example visualizations.
• Abstract（参考訳）: 近年のマルチモーダル推論アプローチの顕著な進歩にもかかわらず、これらのモデルは柔軟性と効率に制限されている。 本稿では、これらの重要な課題に取り組み、ビデオ推論を強化するために新しいモダリティを組み込んだ、一般化可能で高効率でモジュール化されたモダリティ融合フレームワークCREMAを提案する。 まず、センサや既存のトレーニング済みモデルを利用して、人間のアノテーションを使わずに、与えられたビデオから複数の情報モダリティ(光学フロー、3Dポイントクラウド、オーディオ、ヒートマップ、タッチマップなど)を拡大する。 次に、複数のパラメータ効率のモジュールが各アクセス可能なモダリティに関連付けられているクエリ変換器を提案する。 LLMトークンの埋め込みスペースに様々なモダリティ機能を提供しており、モデルが応答生成のために異なるデータタイプを統合することができる。 さらに,軽量核融合モジュールとモーダリティ・シークエンシャル・トレーニング・ストラテジーによって支持される新しいプログレッシブ・マルチモーダル・フュージョン設計を提案する。 様々なアシストモードの情報を圧縮し、LLMの計算効率を維持しながら性能を向上させる。 我々は,従来のビデオQAやビデオAudio/3D/Touch/Thermal QAを含む7つのビデオ言語推論タスクについて検証し,トレーニング可能なパラメータを90%以上削減しつつ,OneLLM,BLIP-2,SeViLAを含む強力なマルチモーダルLCMに対して,より優れた/等価な性能を実現する。 本稿では,各モダリティが推論領域に与える影響,融合モジュールの設計,サンプル可視化など,CREMAの広範な分析を行う。

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