論文の概要: Causal Understanding For Video Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20257v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 06:32:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 00:46:38.906374
• Title: Causal Understanding For Video Question Answering
• Title（参考訳）: ビデオ質問回答の因果理解
• Authors: Bhanu Prakash Reddy Guda, Tanmay Kulkarni, Adithya Sampath, Swarnashree Mysore Sathyendra,
• Abstract要約: ビデオ質問回答は難しいタスクであり、複数のフレームを推論し、ビデオ内で提供されるコンテキストに基づいて、異なるオブジェクト間の相互作用を理解する必要がある。 従来のアプローチでは、NExT-QAタスクに取り組むために、サブサンプル情報または因果介入技術と完全なビデオ機能を利用する。 そこで本研究では,NExT-QAデータセットの改良に向けて,これらのアプローチの限界を抽出し,新たな4つの方向のソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.749898166276854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video Question Answering is a challenging task, which requires the model to reason over multiple frames and understand the interaction between different objects to answer questions based on the context provided within the video, especially in datasets like NExT-QA (Xiao et al., 2021a) which emphasize on causal and temporal questions. Previous approaches leverage either sub-sampled information or causal intervention techniques along with complete video features to tackle the NExT-QA task. In this work we elicit the limitations of these approaches and propose solutions along four novel directions of improvements on theNExT-QA dataset. Our approaches attempts to compensate for the shortcomings in the previous works by systematically attacking each of these problems by smartly sampling frames, explicitly encoding actions and creating interventions that challenge the understanding of the model. Overall, for both single-frame (+6.3%) and complete-video (+1.1%) based approaches, we obtain the state-of-the-art results on NExT-QA dataset.
• Abstract（参考訳）: ビデオ質問回答は難しいタスクであり、複数のフレームを推論し、ビデオ内で提供されるコンテキストに基づいて異なるオブジェクト間の相互作用を理解する必要がある。 従来のアプローチでは、NExT-QAタスクに取り組むために、サブサンプル情報または因果介入技術と完全なビデオ機能を利用する。 本研究は,これらのアプローチの限界を抽出し,NExT-QAデータセットの4つの新しい改善方向に沿ったソリューションを提案する。 我々のアプローチは、フレームをスマートにサンプリングし、アクションを明示的にエンコードし、モデルの理解に挑戦する介入を作成することで、これらの問題を体系的に攻撃することで、過去の研究の欠点を補う試みである。 全体として、シングルフレーム(+6.3%)とフルビデオ(+1.1%)の両方のアプローチで、NExT-QAデータセットの最先端結果を得る。

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