論文の概要: Sequential Contrastive Audio-Visual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05782v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 09:45:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 16:10:47.264722
• Title: Sequential Contrastive Audio-Visual Learning
• Title（参考訳）: 逐次コントラスト型音声視覚学習
• Authors: Ioannis Tsiamas, Santiago Pascual, Chunghsin Yeh, Joan Serrà,
• Abstract要約: 逐次距離を用いた非集約表現空間に基づく実例を対比した逐次コントラスト音声視覚学習(SCAV)を提案する。 VGGSoundとMusicのデータセットによる検索実験は、SCAVの有効性を実証している。 また、SCAVでトレーニングしたモデルは、検索に使用されるメトリックに関して高い柔軟性を示し、効率-精度トレードオフのスペクトル上で動作可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.848371604063168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive learning has emerged as a powerful technique in audio-visual representation learning, leveraging the natural co-occurrence of audio and visual modalities in extensive web-scale video datasets to achieve significant advancements. However, conventional contrastive audio-visual learning methodologies often rely on aggregated representations derived through temporal aggregation, which neglects the intrinsic sequential nature of the data. This oversight raises concerns regarding the ability of standard approaches to capture and utilize fine-grained information within sequences, information that is vital for distinguishing between semantically similar yet distinct examples. In response to this limitation, we propose sequential contrastive audio-visual learning (SCAV), which contrasts examples based on their non-aggregated representation space using sequential distances. Retrieval experiments with the VGGSound and Music datasets demonstrate the effectiveness of SCAV, showing 2-3x relative improvements against traditional aggregation-based contrastive learning and other methods from the literature. We also show that models trained with SCAV exhibit a high degree of flexibility regarding the metric employed for retrieval, allowing them to operate on a spectrum of efficiency-accuracy trade-offs, potentially making them applicable in multiple scenarios, from small- to large-scale retrieval.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習は、大規模なWebスケールビデオデータセットにおける音声と視覚の自然な共起を利用した、視覚的表現学習の強力な手法として登場した。 しかし、従来のコントラスト学習手法は、時間的アグリゲーションによって導出される集約表現に依存しており、データ固有のシーケンシャルな性質を無視する。 この監視は、シークエンス内のきめ細かい情報をキャプチャして利用するための標準的なアプローチの能力に関する懸念を提起する。 この制限に対応するために、逐次距離を用いた非集約表現空間に基づく実例を対比した逐次コントラスト型音声視覚学習(SCAV)を提案する。 VGGSound と Music のデータセットを用いた検索実験では,SCAV の有効性が示され,従来の集約型コントラスト学習や文献からの他の手法と比較して2～3倍の改善が見られた。 また、SCAVでトレーニングされたモデルは、検索に使用されるメトリックに関して高い柔軟性を示し、効率と精度のトレードオフのスペクトルを操作できることを示し、小規模から大規模まで、複数のシナリオに適用できる可能性を示した。

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