論文の概要: Asynchronous Multimodal Video Sequence Fusion via Learning Modality-Exclusive and -Agnostic Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04955v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 04:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 21:47:42.834028
• Title: Asynchronous Multimodal Video Sequence Fusion via Learning Modality-Exclusive and -Agnostic Representations
• Title（参考訳）: 学習モダリティによる非同期マルチモーダルビデオシーケンスフュージョン-排他的および非依存的表現
• Authors: Dingkang Yang, Mingcheng Li, Linhao Qu, Kun Yang, Peng Zhai, Song Wang, Lihua Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,モダリティ学習のためのマルチモーダル融合手法を提案する。 我々は、モーダル内の信頼性のあるコンテキストダイナミクスをキャプチャする予測的自己アテンションモジュールを導入する。 階層的クロスモーダルアテンションモジュールは、モダリティ間の価値ある要素相関を探索するために設計されている。 両識別器戦略が提示され、異なる表現を敵対的に生成することを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.731611716111566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding human intentions (e.g., emotions) from videos has received considerable attention recently. Video streams generally constitute a blend of temporal data stemming from distinct modalities, including natural language, facial expressions, and auditory clues. Despite the impressive advancements of previous works via attention-based paradigms, the inherent temporal asynchrony and modality heterogeneity challenges remain in multimodal sequence fusion, causing adverse performance bottlenecks. To tackle these issues, we propose a Multimodal fusion approach for learning modality-Exclusive and modality-Agnostic representations (MEA) to refine multimodal features and leverage the complementarity across distinct modalities. On the one hand, MEA introduces a predictive self-attention module to capture reliable context dynamics within modalities and reinforce unique features over the modality-exclusive spaces. On the other hand, a hierarchical cross-modal attention module is designed to explore valuable element correlations among modalities over the modality-agnostic space. Meanwhile, a double-discriminator strategy is presented to ensure the production of distinct representations in an adversarial manner. Eventually, we propose a decoupled graph fusion mechanism to enhance knowledge exchange across heterogeneous modalities and learn robust multimodal representations for downstream tasks. Numerous experiments are implemented on three multimodal datasets with asynchronous sequences. Systematic analyses show the necessity of our approach.
• Abstract（参考訳）: ビデオから人間の意図(例えば感情)を理解することは、最近かなりの注目を集めている。 ビデオストリームは一般的に、自然言語、表情、聴覚的手がかりなど、異なるモーダル性に由来する時間データのブレンドを構成する。 注意に基づくパラダイムによる先行研究の顕著な進歩にもかかわらず、本質的に時間的非同期性と不均一性の課題はマルチモーダルシーケンスの融合に残っており、パフォーマンスのボトルネックの原因となっている。 これらの課題に対処するために,モーダリティ学習のためのマルチモーダル融合手法を提案する。 一方、MEAは、モダリティ内の信頼性のあるコンテキストダイナミクスを捕捉し、モダリティ排他的空間上のユニークな特徴を補強する予測自己アテンションモジュールを導入している。 一方、階層的クロスモーダルアテンションモジュールは、モダリティ-非依存空間上のモダリティ間の価値ある要素相関を探索するために設計されている。 一方、異なる表現の対角的な生成を保証するために、二重識別器戦略が提示される。 最終的に、不均一なモダリティ間の知識交換を強化し、下流タスクの堅牢なマルチモーダル表現を学習する疎結合グラフ融合機構を提案する。 非同期シーケンスを持つ3つのマルチモーダルデータセット上で多数の実験を行う。 システム分析は我々のアプローチの必要性を示している。

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