論文の概要: End-to-End Video Question Answering with Frame Scoring Mechanisms and Adaptive Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15047v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 04:09:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 19:38:36.948137
• Title: End-to-End Video Question Answering with Frame Scoring Mechanisms and Adaptive Sampling
• Title（参考訳）: フレームスコーリング機構と適応サンプリングによるエンドツーエンドビデオ質問応答
• Authors: Jianxin Liang, Xiaojun Meng, Yueqian Wang, Chang Liu, Qun Liu, Dongyan Zhao,
• Abstract要約: そこで我々は,VidF4を提案する。VidF4は,ビデオQAを効果的かつ効率的に選択するためのフレーム選択戦略を備えた,新しいビデオQAフレームワークである。 本稿では,ビデオ上での質問に対する各フレームの重要性を評価するために,質問関連性とフレーム間類似性の両方を考慮した3つのフレーム照合機構を提案する。 広く採用されている3つのベンチマークによる実験結果から,我々のモデルは既存のビデオQA手法より一貫して優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.024232182899354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video Question Answering (VideoQA) has emerged as a challenging frontier in the field of multimedia processing, requiring intricate interactions between visual and textual modalities. Simply uniformly sampling frames or indiscriminately aggregating frame-level visual features often falls short in capturing the nuanced and relevant contexts of videos to well perform VideoQA. To mitigate these issues, we propose VidF4, a novel VideoQA framework equipped with tailored frame selection strategy for effective and efficient VideoQA. We propose three frame-scoring mechanisms that consider both question relevance and inter-frame similarity to evaluate the importance of each frame for a given question on the video. Furthermore, we design a differentiable adaptive frame sampling mechanism to facilitate end-to-end training for the frame selector and answer generator. The experimental results across three widely adopted benchmarks demonstrate that our model consistently outperforms existing VideoQA methods, establishing a new SOTA across NExT-QA (+0.3%), STAR (+0.9%), and TVQA (+1.0%). Furthermore, through both quantitative and qualitative analyses, we validate the effectiveness of each design choice.
• Abstract（参考訳）: Video Question Answering (VideoQA)は、マルチメディア処理分野における挑戦的なフロンティアとして現れ、視覚とテキストのモダリティの複雑な相互作用を必要としている。 フレームを一様にサンプリングしたり、フレームレベルの視覚的特徴を無差別に集約したりすることは、ビデオQAを適切に実行するために、ビデオのニュアンスと関連するコンテキストをキャプチャするのに不足することが多い。 これらの問題を緩和するために,VidF4を提案する。VidF4は,ビデオQAを効果的かつ効率的に選択するためのフレーム選択戦略を備えた,新しいビデオQAフレームワークである。 本稿では,ビデオ上での質問に対する各フレームの重要性を評価するために,質問関連性とフレーム間類似性の両方を考慮した3つのフレーム照合機構を提案する。 さらに,フレームセレクタと応答生成器のエンドツーエンドトレーニングを容易にする適応型フレームサンプリング機構を設計する。 NExT-QA(+0.3%)、STAR(+0.9%)、TVQA(+1.0%)にまたがる新しいSOTAを確立することで、我々のモデルは既存のビデオQA法より一貫して優れていることを示した。 さらに,定量的および定性的な分析により,各設計選択の有効性を検証した。

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