論文の概要: Effectively Leveraging CLIP for Generating Situational Summaries of Images and Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20642v1
- Date: Tue, 30 Jul 2024 08:39:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 17:59:37.432211
- Title: Effectively Leveraging CLIP for Generating Situational Summaries of Images and Videos
- Title（参考訳）: 映像・映像の状況要約生成のためのCLIPの有効活用
- Authors: Dhruv Verma, Debaditya Roy, Basura Fernando,
- Abstract要約: 状況認識とは、エージェントが利用可能な情報や感覚入力に基づいて、様々な状況や状況を特定し、理解する能力である。
ClipSituは、CLIPに基づく画像、動詞、ロール埋め込みを利用して、動詞に関連するすべての役割を満たす名詞を予測する。
この結果から,ClipSituモデルでは,一般的なキャプションに比べて曖昧さを低減した構造化記述を作成できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.308072018844122
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Situation recognition refers to the ability of an agent to identify and understand various situations or contexts based on available information and sensory inputs. It involves the cognitive process of interpreting data from the environment to determine what is happening, what factors are involved, and what actions caused those situations. This interpretation of situations is formulated as a semantic role labeling problem in computer vision-based situation recognition. Situations depicted in images and videos hold pivotal information, essential for various applications like image and video captioning, multimedia retrieval, autonomous systems and event monitoring. However, existing methods often struggle with ambiguity and lack of context in generating meaningful and accurate predictions. Leveraging multimodal models such as CLIP, we propose ClipSitu, which sidesteps the need for full fine-tuning and achieves state-of-the-art results in situation recognition and localization tasks. ClipSitu harnesses CLIP-based image, verb, and role embeddings to predict nouns fulfilling all the roles associated with a verb, providing a comprehensive understanding of depicted scenarios. Through a cross-attention Transformer, ClipSitu XTF enhances the connection between semantic role queries and visual token representations, leading to superior performance in situation recognition. We also propose a verb-wise role prediction model with near-perfect accuracy to create an end-to-end framework for producing situational summaries for out-of-domain images. We show that situational summaries empower our ClipSitu models to produce structured descriptions with reduced ambiguity compared to generic captions. Finally, we extend ClipSitu to video situation recognition to showcase its versatility and produce comparable performance to state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 状況認識とは、エージェントが利用可能な情報や感覚入力に基づいて、様々な状況や状況を特定し、理解する能力である。
環境からデータを解釈し、何が起きているのか、どの要因が関与しているか、そしてどのような行動がこれらの状況を引き起こしたのかを判断する認知プロセスを含む。
この状況の解釈は、コンピュータビジョンに基づく状況認識における意味的役割ラベル付け問題として定式化されている。
画像やビデオに描かれた状況は、画像やビデオのキャプション、マルチメディア検索、自律システム、イベント監視など、さまざまなアプリケーションに不可欠な、重要な情報を持っている。
しかし、既存の手法は、意味のある正確な予測を生成する際に、曖昧さと文脈の欠如に悩まされることが多い。
CLIPのようなマルチモーダルモデルを活用することで、完全な微調整の必要性を助長し、状況認識やローカライゼーションタスクにおける最先端の結果を達成するClipSituを提案する。
ClipSituは、CLIPベースのイメージ、動詞、ロール埋め込みを使用して、動詞に関連するすべてのロールを満たす名詞を予測する。
クロスアテンション変換器を通じて、ClipSitu XTFはセマンティックロールクエリと視覚トークン表現との接続を強化し、状況認識における優れたパフォーマンスを実現する。
また、ドメイン外画像の状況要約を生成するためのエンドツーエンドのフレームワークを作成するために、ほぼ完全精度の冗長なロール予測モデルを提案する。
この結果から,ClipSituモデルでは,一般的なキャプションに比べて曖昧さを低減した構造化記述を作成できることがわかった。
最後に,ClipSituを映像状況認識に拡張し,その汎用性を実証し,最先端手法に匹敵する性能を示す。
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