論文の概要: SpikeMba: Multi-Modal Spiking Saliency Mamba for Temporal Video Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01174v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 15:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 22:05:48.895432
• Title: SpikeMba: Multi-Modal Spiking Saliency Mamba for Temporal Video Grounding
• Title（参考訳）: SpikeMba: テンポラルビデオグラウンドのためのマルチモーダルスパイス・サイレンシー・マンバ
• Authors: Wenrui Li, Xiaopeng Hong, Xiaopeng Fan,
• Abstract要約: 時間的ビデオグラウンドティングのための小説『SpikeMba: multi-modal spiking saliency mamba』を紹介する。 本研究では、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)と状態空間モデル(SSM)を統合し、マルチモーダル特徴のきめ細かい関係を効果的に捉える。 我々の実験は、主流ベンチマークにおける最先端手法を一貫して上回るSpikeMbaの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.28324184037475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal video grounding (TVG) is a critical task in video content understanding. Despite significant advancements, existing methods often limit in capturing the fine-grained relationships between multimodal inputs and the high computational costs with processing long video sequences. To address these limitations, we introduce a novel SpikeMba: multi-modal spiking saliency mamba for temporal video grounding. In our work, we integrate the Spiking Neural Networks (SNNs) and state space models (SSMs) to capture the fine-grained relationships of multimodal features effectively. Specifically, we introduce the relevant slots to enhance the model's memory capabilities, enabling a deeper contextual understanding of video sequences. The contextual moment reasoner leverages these slots to maintain a balance between contextual information preservation and semantic relevance exploration. Simultaneously, the spiking saliency detector capitalizes on the unique properties of SNNs to accurately locate salient proposals. Our experiments demonstrate the effectiveness of SpikeMba, which consistently outperforms state-of-the-art methods across mainstream benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 時間的ビデオグラウンドティング(TVG)は,映像コンテンツ理解において重要な課題である。 大幅な進歩にもかかわらず、既存の手法は、長いビデオシーケンスを処理する際に、マルチモーダル入力と高い計算コストの間のきめ細かい関係を捉えるのに制限されることが多い。 これらの制約に対処するために、時間的ビデオグラウンドティングのための新しいスパイクムバ、マルチモーダルスパイクサリエンシ・マンバを紹介した。 本研究では、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)と状態空間モデル(SSM)を統合し、マルチモーダル特徴のきめ細かい関係を効果的に捉える。 具体的には、関連スロットを導入して、モデルのメモリ能力を向上し、ビデオシーケンスのより深いコンテキスト理解を可能にする。 文脈的モーメント推論器はこれらのスロットを活用し、文脈的情報保存と意味的関連性探索のバランスを維持する。 同時に、スパイクサリエンシ検出器はSNNのユニークな特性を利用して、サリエントな提案を正確に見つける。 我々の実験は、主流ベンチマークにおける最先端手法を一貫して上回るSpikeMbaの有効性を実証した。

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