論文の概要: EA-VTR: Event-Aware Video-Text Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07478v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 09:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 17:21:35.003426
• Title: EA-VTR: Event-Aware Video-Text Retrieval
• Title（参考訳）: EA-VTR:イベント対応ビデオテキスト検索
• Authors: Zongyang Ma, Ziqi Zhang, Yuxin Chen, Zhongang Qi, Chunfeng Yuan, Bing Li, Yingmin Luo, Xu Li, Xiaojuan Qi, Ying Shan, Weiming Hu,
• Abstract要約: Event-Aware Video-Text Retrievalモデルは、優れたビデオイベント認識を通じて、強力なビデオテキスト検索能力を実現する。 EA-VTRはフレームレベルとビデオレベルの視覚表現を同時にエンコードすることができ、詳細なイベント内容と複雑なイベントの時間的相互アライメントを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.30850809266725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the content of events occurring in the video and their inherent temporal logic is crucial for video-text retrieval. However, web-crawled pre-training datasets often lack sufficient event information, and the widely adopted video-level cross-modal contrastive learning also struggles to capture detailed and complex video-text event alignment. To address these challenges, we make improvements from both data and model perspectives. In terms of pre-training data, we focus on supplementing the missing specific event content and event temporal transitions with the proposed event augmentation strategies. Based on the event-augmented data, we construct a novel Event-Aware Video-Text Retrieval model, ie, EA-VTR, which achieves powerful video-text retrieval ability through superior video event awareness. EA-VTR can efficiently encode frame-level and video-level visual representations simultaneously, enabling detailed event content and complex event temporal cross-modal alignment, ultimately enhancing the comprehensive understanding of video events. Our method not only significantly outperforms existing approaches on multiple datasets for Text-to-Video Retrieval and Video Action Recognition tasks, but also demonstrates superior event content perceive ability on Multi-event Video-Text Retrieval and Video Moment Retrieval tasks, as well as outstanding event temporal logic understanding ability on Test of Time task.
• Abstract（参考訳）: ビデオ中の事象の内容とその時間論理の理解は,ビデオテキスト検索に不可欠である。 しかし、Webクロールした事前学習データセットには十分なイベント情報がないことが多く、広く採用されているビデオレベルのクロスモーダルコントラスト学習もまた、詳細で複雑なビデオテキストイベントアライメントを捉えるのに苦労している。 これらの課題に対処するため、データとモデルの両方の観点から改善を加えています。 事前学習データの観点からは、提案したイベント拡張戦略により、欠落した特定のイベント内容とイベントの時間的遷移を補うことに重点を置いている。 イベント拡張データに基づいて、より優れたビデオイベント認識により強力なビデオテキスト検索能力を実現する新しいイベント対応ビデオテキスト検索モデル、EA-VTRを構築した。 EA-VTRはフレームレベルとビデオレベルの視覚表現を同時にエンコードすることができ、詳細なイベント内容と複雑なイベントの時間的相互アライメントを可能にし、最終的にビデオイベントの包括的な理解を深める。 提案手法は,テキスト・ツー・ビデオ検索およびビデオ・アクション認識タスクの複数のデータセットに対する既存手法よりも優れているだけでなく,マルチイベント・ビデオ・テキスト検索およびビデオ・モーメント検索タスクにおいて,優れたイベントコンテンツ知覚能力を示すとともに,テスト・オブ・タイムタスクにおけるイベント時相論理理解能力も優れている。

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