Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unleash the Potential of CLIP for Video Highlight Detection

論文の概要: Unleash the Potential of CLIP for Video Highlight Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01745v1
Date: Tue, 2 Apr 2024 09:01:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-03 17:18:56.590464
Title: Unleash the Potential of CLIP for Video Highlight Detection
Title（参考訳）: 映像ハイライト検出におけるCLIPの可能性
Authors: Donghoon Han, Seunghyeon Seo, Eunhwan Park, Seong-Uk Nam, Nojun Kwak,
Abstract要約: HL-CLIPは、ビデオハイライト検出タスクを最適化する手法である。ハイライト検出タスクであるQVHighlight Benchmarkでは、最先端のパフォーマンスを実現しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.44356414937215
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Multimodal and large language models (LLMs) have revolutionized the utilization of open-world knowledge, unlocking novel potentials across various tasks and applications. Among these domains, the video domain has notably benefited from their capabilities. In this paper, we present Highlight-CLIP (HL-CLIP), a method designed to excel in the video highlight detection task by leveraging the pre-trained knowledge embedded in multimodal models. By simply fine-tuning the multimodal encoder in combination with our innovative saliency pooling technique, we have achieved the state-of-the-art performance in the highlight detection task, the QVHighlight Benchmark, to the best of our knowledge.
Abstract（参考訳）: マルチモーダルおよび大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクやアプリケーションにまたがる新しいポテンシャルを解き放ち、オープンワールドの知識の利用に革命をもたらした。これらのドメインの中で、ビデオドメインは特にその能力の恩恵を受けている。本稿では,マルチモーダルモデルに埋め込まれた事前学習された知識を活用することで,映像ハイライト検出タスクの効率化を目的としたHighlight-CLIP(HL-CLIP)を提案する。マルチモーダルエンコーダとイノベーティブなサリエンパリング技術を組み合わせることで、ハイライト検出タスクであるQVHighlight Benchmarkにおける最先端のパフォーマンスを、私たちの知る限りで達成しました。

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