論文の概要: DREAM: Improving Video-Text Retrieval Through Relevance-Based Augmentation Using Large Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05083v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 04:06:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:10.557983
• Title: DREAM: Improving Video-Text Retrieval Through Relevance-Based Augmentation Using Large Foundation Models
• Title（参考訳）: DREAM: 大規模基礎モデルによる関連性に基づく拡張によるビデオテキスト検索の改善
• Authors: Yimu Wang, Shuai Yuan, Bo Xue, Xiangru Jian, Wei Pang, Mushi Wang, Ning Yu,
• Abstract要約: 本稿では、Relevance-based AugMentation(DREAM)を用いたViDeoText Retrieval Paradigmを提案する。 我々はまず,単語やフレームをランダムに複製あるいはドロップすることで,自己相似データを生成する単純な拡張手法を採用する。 ビデオやテキスト情報をさらに強化するために,LLMとVGMが関連情報を生成・統合する関連性に基づく拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.393189634359064
• License:
• Abstract: Recent progress in video-text retrieval has been driven largely by advancements in model architectures and training strategies. However, the representation learning capabilities of videotext retrieval models remain constrained by lowquality and limited training data annotations. To address this issue, we present a novel ViDeoText Retrieval Paradigm with RElevance-based AugMentation, namely DREAM, which enhances video and text data using large foundation models to learn more generalized features. Specifically, we first adopt a simple augmentation method, which generates self-similar data by randomly duplicating or dropping subwords and frames. In addition, inspired by the recent advancement in visual and language generative models, we propose a more robust augmentation method through textual paraphrasing and video stylization using large language models (LLMs) and visual generative models (VGMs). To further enrich video and text information, we propose a relevance-based augmentation method, where LLMs and VGMs generate and integrate new relevant information into the original data. Leveraging this enriched data, extensive experiments on several video-text retrieval benchmarks demonstrate the superiority of DREAM over existing methods.
• Abstract（参考訳）: ビデオテキスト検索の最近の進歩は、主にモデルアーキテクチャとトレーニング戦略の進歩によって進められている。 しかし、ビデオテキスト検索モデルの表現学習能力は、低品質で限られたトレーニングデータアノテーションによって制限されている。 この問題に対処するために,大規模な基盤モデルを用いてビデオやテキストデータを拡張し,より一般化された特徴を学習する,Relevance-based AugMentation(DREAM)を用いた新しいViDeoText Retrieval Paradigmを提案する。 具体的には、まず、単語やフレームをランダムに複製またはドロップすることで、自己相似データを生成する単純な拡張手法を採用する。 さらに,近年の視覚・言語生成モデルの発展に触発されて,大規模言語モデル (LLM) と視覚生成モデル (VGM) を用いたテキストパラフレージングとビデオスタイリングによる,より堅牢な拡張手法を提案する。 ビデオやテキスト情報をさらに強化するために,LLMとVGMが関連情報を生成・統合する関連性に基づく拡張手法を提案する。 このリッチなデータを活用することで、ビデオテキスト検索ベンチマークの広範な実験により、既存の手法よりもDREAMの方が優れていることが示された。

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