論文の概要: Separating the "Chirp" from the "Chat": Self-supervised Visual Grounding of Sound and Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05629v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 03:38:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 18:46:43.015321
• Title: Separating the "Chirp" from the "Chat": Self-supervised Visual Grounding of Sound and Language
• Title（参考訳）: チャット」から「チャープ」を分離する:音と言語の自己教師型視覚的接地
• Authors: Mark Hamilton, Andrew Zisserman, John R. Hershey, William T. Freeman,
• Abstract要約: DenseAVは、ビデオ視聴のみで高解像度、意味論的、音声視覚的に整合した特徴を学習する、新しいデュアルエンコーダ基盤アーキテクチャである。 そこで本研究では,DenseAVによる単語の「意味」と音の「位置」の特定が可能であることを明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.33458847943528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present DenseAV, a novel dual encoder grounding architecture that learns high-resolution, semantically meaningful, and audio-visually aligned features solely through watching videos. We show that DenseAV can discover the ``meaning'' of words and the ``location'' of sounds without explicit localization supervision. Furthermore, it automatically discovers and distinguishes between these two types of associations without supervision. We show that DenseAV's localization abilities arise from a new multi-head feature aggregation operator that directly compares dense image and audio representations for contrastive learning. In contrast, many other systems that learn ``global'' audio and video representations cannot localize words and sound. Finally, we contribute two new datasets to improve the evaluation of AV representations through speech and sound prompted semantic segmentation. On these and other datasets we show DenseAV dramatically outperforms the prior art on speech and sound prompted semantic segmentation. DenseAV outperforms the previous state-of-the-art, ImageBind, on cross-modal retrieval using fewer than half of the parameters. Project Page: \href{https://aka.ms/denseav}{https://aka.ms/denseav}
• Abstract（参考訳）: DenseAVは、ビデオ視聴のみで高解像度、意味論的、音声視覚的に整合した特徴を学習する、新しいデュアルエンコーダ基盤アーキテクチャである。 本研究では,DenseAV が単語の ` ` meaning'' と音の ` `location' を明示的局所化の監督なしに発見できることを示す。 さらに、これら2種類の関連を監督せずに自動的に発見・識別する。 DenseAVのローカライゼーション能力は、コントラスト学習のための濃密な画像と音声の表現を直接比較する新しいマルチヘッド特徴集約演算子から生じることを示す。 対照的に、‘global’の音声およびビデオ表現を学習する他の多くのシステムは、単語や音声をローカライズできない。 最後に、音声と音声によるセマンティックセグメンテーションによるAV表現の評価を改善するために、2つの新しいデータセットをコントリビュートする。 これらおよび他のデータセットでは、DenseAVが音声や音声のセマンティックセグメンテーションの先行技術よりも劇的に優れていることを示す。 DenseAVは、それまでの最先端のImageBindよりも、パラメータの半数未満を使用して、クロスモーダル検索に優れています。 プロジェクトページ: \href{https://aka.ms/denseav}{https://aka.ms/denseav}

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