論文の概要: ViLCo-Bench: VIdeo Language COntinual learning Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13123v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 05:20:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:23:07.926195
• Title: ViLCo-Bench: VIdeo Language COntinual learning Benchmark
• Title（参考訳）: ViLCo-Bench: VIdeo Language Continual Learning Benchmark
• Authors: Tianqi Tang, Shohreh Deldari, Hao Xue, Celso De Melo, Flora D. Salim,
• Abstract要約: ビデオテキストタスクの連続学習モデルを評価するために設計されたViLCo-Benchを提案する。 データセットは10分間のビデオと、公開されているデータセットから収集された対応する言語クエリで構成されている。 本稿では,自己教師付き学習を取り入れ,長期記憶効果と短期記憶効果を模倣する新しい記憶効率フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.660555226687098
• License:
• Abstract: Video language continual learning involves continuously adapting to information from video and text inputs, enhancing a model's ability to handle new tasks while retaining prior knowledge. This field is a relatively under-explored area, and establishing appropriate datasets is crucial for facilitating communication and research in this field. In this study, we present the first dedicated benchmark, ViLCo-Bench, designed to evaluate continual learning models across a range of video-text tasks. The dataset comprises ten-minute-long videos and corresponding language queries collected from publicly available datasets. Additionally, we introduce a novel memory-efficient framework that incorporates self-supervised learning and mimics long-term and short-term memory effects. This framework addresses challenges including memory complexity from long video clips, natural language complexity from open queries, and text-video misalignment. We posit that ViLCo-Bench, with greater complexity compared to existing continual learning benchmarks, would serve as a critical tool for exploring the video-language domain, extending beyond conventional class-incremental tasks, and addressing complex and limited annotation issues. The curated data, evaluations, and our novel method are available at https://github.com/cruiseresearchgroup/ViLCo.
• Abstract（参考訳）: ビデオ言語連続学習は、ビデオやテキスト入力からの情報に継続的に適応し、事前の知識を維持しながら新しいタスクを処理する能力を高める。 この領域は、比較的未調査の領域であり、適切なデータセットを確立することが、この分野におけるコミュニケーションと研究の促進に不可欠である。 本研究では,ビデオテキストタスクにおける連続学習モデルの評価を目的とした,最初の専用ベンチマークViLCo-Benchを提案する。 データセットは10分間のビデオと、公開されているデータセットから収集された対応する言語クエリで構成されている。 さらに、自己教師付き学習を取り入れ、長期記憶効果と短期記憶効果を模倣する新しい記憶効率フレームワークを提案する。 このフレームワークは、長いビデオクリップからのメモリの複雑さ、オープンクエリからの自然言語の複雑さ、テキストとビデオのミスアライメントといった課題に対処する。 ViLCo-Benchは、既存の継続学習ベンチマークよりも複雑であり、ビデオ言語領域を探索し、従来のクラス増分タスクを超えて、複雑で限定的なアノテーション問題に対処するための重要なツールとなると仮定する。 キュレートされたデータ、評価、新しい手法はhttps://github.com/cruiseresearchgroup/ViLCoで公開されている。

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