論文の概要: SHINE: Saliency-aware HIerarchical NEgative Ranking for Compositional Temporal Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05118v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 16:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 20:58:28.789047
• Title: SHINE: Saliency-aware HIerarchical NEgative Ranking for Compositional Temporal Grounding
• Title（参考訳）: しね(しね):構成的時間的接地のための主観的階層的負格付け
• Authors: Zixu Cheng, Yujiang Pu, Shaogang Gong, Parisa Kordjamshidi, Yu Kong,
• Abstract要約: 本稿では, GPT-3.5-Turbo を用いた負のクエリ構築のための大規模言語モデル駆動手法を提案する。 本稿では,ビデオと階層的負のクエリ間の多粒度意味的関係を学習するモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.98133831401225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal grounding, a.k.a video moment retrieval, aims at locating video segments corresponding to a given query sentence. The compositional nature of natural language enables the localization beyond predefined events, posing a certain challenge to the compositional generalizability of existing methods. Recent studies establish the correspondence between videos and queries through a decompose-reconstruct manner to achieve compositional generalization. However, they only consider dominant primitives and build negative queries through random sampling and recombination, resulting in semantically implausible negatives that hinder the models from learning rational compositions. In addition, recent DETR-based methods still underperform in compositional temporal grounding, showing irrational saliency responses when given negative queries that have subtle differences from positive queries. To address these limitations, we first propose a large language model-driven method for negative query construction, utilizing GPT-3.5-Turbo to generate semantically plausible hard negative queries. Subsequently, we introduce a coarse-to-fine saliency ranking strategy, which encourages the model to learn the multi-granularity semantic relationships between videos and hierarchical negative queries to boost compositional generalization. Extensive experiments on two challenging benchmarks validate the effectiveness and generalizability of our proposed method. Our code is available at https://github.com/zxccade/SHINE.
• Abstract（参考訳）: 時間的グラウンドディング、つまりビデオモーメント検索は、所定のクエリ文に対応するビデオセグメントの特定を目的としている。 自然言語の構成的性質は、事前定義された事象を超越した局所化を可能にし、既存の方法の構成的一般化可能性に一定の課題を提起する。 近年の研究では、合成一般化を実現するために、分解・再構成方式でビデオとクエリの対応性を確立する。 しかし、彼らは支配的なプリミティブを考慮し、ランダムサンプリングと再結合を通じて負のクエリを構築するだけで、結果として意味的に不可解な負がモデルが合理的な構成を学習することを妨げる。 さらに、最近のDETRに基づく手法は、構成的時間的グラウンドリングにおいてまだ不十分であり、正のクエリと微妙に異なる負のクエリを与えられたとき、不合理なサリエンシ応答を示す。 これらの制約に対処するために、まず、GPT-3.5-Turboを用いて、意味論的に妥当なハード負のクエリを生成する、大きな言語モデルによる負のクエリ構築手法を提案する。 続いて,ビデオと階層的負のクエリ間のマルチグラニュラリティ意味関係を学習し,合成の一般化を促進させる,粗大なサラレンシランキング戦略を導入する。 提案手法の有効性と一般化性を検証した。 私たちのコードはhttps://github.com/zxccade/SHINE.comから入手可能です。

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