論文の概要: Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09626v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 17:57:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 18:57:03.174727
- Title: Video Mamba Suite: State Space Model as a Versatile Alternative for Video Understanding
- Title(参考訳): Video Mamba Suite:ビデオ理解の代替手段としてのステートスペースモデル
- Authors: Guo Chen, Yifei Huang, Jilan Xu, Baoqi Pei, Zhe Chen, Zhiqi Li, Jiahao Wang, Kunchang Li, Tong Lu, Limin Wang,
- Abstract要約: 状態空間モデルMambaは、長周期モデリングからビデオモデリングへの成功を拡大する有望な特性を示している。
我々は、マンバがビデオのモデリングにおいて様々な役割を担い、マンバが優位性を示す様々なタスクを調査しながら、包括的な研究を行う。
実験の結果,ビデオ専用タスクとビデオ言語タスクの両方において,Mambaの強い可能性を示すとともに,有望な効率と性能のトレードオフを示すことができた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.88140766026886
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding videos is one of the fundamental directions in computer vision research, with extensive efforts dedicated to exploring various architectures such as RNN, 3D CNN, and Transformers. The newly proposed architecture of state space model, e.g., Mamba, shows promising traits to extend its success in long sequence modeling to video modeling. To assess whether Mamba can be a viable alternative to Transformers in the video understanding domain, in this work, we conduct a comprehensive set of studies, probing different roles Mamba can play in modeling videos, while investigating diverse tasks where Mamba could exhibit superiority. We categorize Mamba into four roles for modeling videos, deriving a Video Mamba Suite composed of 14 models/modules, and evaluating them on 12 video understanding tasks. Our extensive experiments reveal the strong potential of Mamba on both video-only and video-language tasks while showing promising efficiency-performance trade-offs. We hope this work could provide valuable data points and insights for future research on video understanding. Code is public: https://github.com/OpenGVLab/video-mamba-suite.
- Abstract(参考訳): ビデオの理解はコンピュータビジョン研究における基本的な方向性の1つであり、RNN、3D CNN、Transformersといった様々なアーキテクチャの探索に重点を置いている。
新たに提案された状態空間モデルアーキテクチャであるMambaは、長周期モデリングからビデオモデリングへの成功を期待できる特性を示している。
本研究では,映像理解領域におけるトランスフォーマーの代替として,マンバが有効であるかどうかを評価するために,マンバがビデオモデリングにおいて果たす役割を,マンバが優位性を示す様々なタスクについて検討しながら,包括的研究を行う。
ビデオモデリングでは,14のモデル/モジュールからなるビデオマンバスイートを,12のビデオ理解タスクで評価し,Mambaを4つの役割に分類した。
広範にわたる実験により,ビデオ専用タスクとビデオ言語タスクの両方において,Mambaの強い可能性を示すとともに,有望な効率と性能のトレードオフを示す。
この研究が将来のビデオ理解研究に有用なデータポイントと洞察を提供することを期待している。
コードは、https://github.com/OpenGVLab/video-mamba-suite.comで公開されている。
関連論文リスト
- VideoMamba: State Space Model for Efficient Video Understanding [46.17083617091239]
VideoMambaは既存の3D畳み込みニューラルネットワークとビデオトランスフォーマーの限界を克服する。
線形複雑度演算子は、効率的な長期モデリングを可能にする。
VideoMambaはビデオ理解のための新しいベンチマークを設定している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T17:59:34Z) - Swin-UMamba: Mamba-based UNet with ImageNet-based pretraining [85.08169822181685]
本稿では,医療画像のセグメンテーションに特化して設計された新しいマンバモデルSwin-UMambaを紹介する。
Swin-UMamba は CNN や ViT,最新の Mamba ベースのモデルと比較して,優れたパフォーマンスを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-05T18:58:11Z) - MoE-Mamba: Efficient Selective State Space Models with Mixture of
Experts [4.293771840782942]
状態空間モデル(SSM)は、シーケンシャルモデリングの分野において真剣な競争者となっている。
MoEは、最近の最先端のオープンモデルを含むトランスフォーマーベースの大規模言語モデルを大幅に改善した。
スケーリングのためのSSMの可能性を解き放つためには、MoEと組み合わせるべきである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-08T18:35:07Z) - VIDiff: Translating Videos via Multi-Modal Instructions with Diffusion
Models [96.55004961251889]
Video Instruction Diffusion (VIDiff) は、幅広いビデオタスク用に設計された統合基盤モデルである。
我々のモデルは,ユーザの指示に基づいて,所望の結果を数秒以内に編集し,翻訳することができる。
様々な入力ビデオや書き起こしに対して,質的かつ定量的に,説得力のある生成結果を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T18:59:52Z) - Probabilistic Adaptation of Text-to-Video Models [181.84311524681536]
Video Adapterは、タスク固有の小さなビデオモデルに、幅広い知識を取り入れ、大きな事前訓練されたビデオモデルの忠実度を維持することができる。
Video Adapterは、アニメーション、エゴセントリックなモデリング、シミュレートされた実世界のロボティクスデータのモデリングなど、さまざまなタスクで高品質で特殊なビデオを生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T19:00:17Z) - ChatVideo: A Tracklet-centric Multimodal and Versatile Video
Understanding System [119.51012668709502]
マルチモーダル・多目的ビデオ理解のためのビジョンを提示し,プロトタイプシステム,システムを提案する。
本システムは,トラックレットを基本映像単位として扱う,トラックレット中心のパラダイムに基づいて構築されている。
検出されたすべてのトラックレットはデータベースに格納され、データベースマネージャを介してユーザと対話する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-27T17:59:58Z) - Highlight Timestamp Detection Model for Comedy Videos via Multimodal
Sentiment Analysis [1.6181085766811525]
本研究では,この分野での最先端性能を得るためのマルチモーダル構造を提案する。
マルチモーダルビデオ理解のためのベンチマークをいくつか選択し、最適な性能を求めるのに最適なモデルを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-28T08:39:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。