論文の概要: Video sentence grounding with temporally global textual knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13611v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 10:41:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 18:11:42.982473
• Title: Video sentence grounding with temporally global textual knowledge
• Title（参考訳）: 時間的大域的テキスト知識に基づくビデオ文の理解
• Authors: Cai Chen, Runzhong Zhang, Jianjun Gao, Kejun Wu, Kim-Hui Yap, Yi Wang,
• Abstract要約: 時間的な文の接地には、自然言語クエリによるビデオモーメントの検索が含まれる。 PIN(Pseudo-query Intermediary Network)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.470363694067386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal sentence grounding involves the retrieval of a video moment with a natural language query. Many existing works directly incorporate the given video and temporally localized query for temporal grounding, overlooking the inherent domain gap between different modalities. In this paper, we utilize pseudo-query features containing extensive temporally global textual knowledge sourced from the same video-query pair, to enhance the bridging of domain gaps and attain a heightened level of similarity between multi-modal features. Specifically, we propose a Pseudo-query Intermediary Network (PIN) to achieve an improved alignment of visual and comprehensive pseudo-query features within the feature space through contrastive learning. Subsequently, we utilize learnable prompts to encapsulate the knowledge of pseudo-queries, propagating them into the textual encoder and multi-modal fusion module, further enhancing the feature alignment between visual and language for better temporal grounding. Extensive experiments conducted on the Charades-STA and ActivityNet-Captions datasets demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 時間的な文の接地には、自然言語クエリによるビデオモーメントの検索が含まれる。 既存の多くの研究は、与えられたビデオと時間的局所化クエリを直接組み込んで、異なるモダリティ間の固有のドメインギャップを見渡している。 本稿では,同じビデオクエリ対から得られた広範にグローバルなテキスト知識を含む擬似クエリ機能を用いて,ドメインギャップのブリッジ化を強化し,マルチモーダル特徴間の類似度を高める。 具体的には,PIN(Pseudo-query Intermediary Network)を提案する。 その後、学習可能なプロンプトを用いて擬似クエリの知識をカプセル化し、それらをテキストエンコーダとマルチモーダル融合モジュールに伝播させ、視覚と言語間の特徴的アライメントをさらに強化し、時間的グラウンドリングを改善する。 Charades-STAおよびActivityNet-Captionsデータセットで実施された大規模な実験により,本手法の有効性が示された。

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