論文の概要: VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00741v2
- Date: Fri, 4 Oct 2024 16:10:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 04:05:39.069001
- Title: VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models
- Title（参考訳）: VideoCLIP-XL:ビデオCLIPモデルの長文記述理解の改善
- Authors: Jiapeng Wang, Chengyu Wang, Kunzhe Huang, Jun Huang, Lianwen Jin,
- Abstract要約: Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) は広く研究され、多くの応用に応用されている。
事前トレーニング中の短い要約テキストの強調は、CLIPが長い記述を理解することを妨げている。
ビデオCLIPモデルの長文記述理解能力を解き放つことを目的とした,ビデオCLIP-XL (eXtra Length) モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.429386337415785
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) has been widely studied and applied in numerous applications. However, the emphasis on brief summary texts during pre-training prevents CLIP from understanding long descriptions. This issue is particularly acute regarding videos given that videos often contain abundant detailed contents. In this paper, we propose the VideoCLIP-XL (eXtra Length) model, which aims to unleash the long-description understanding capability of video CLIP models. Firstly, we establish an automatic data collection system and gather a large-scale VILD pre-training dataset with VIdeo and Long-Description pairs. Then, we propose Text-similarity-guided Primary Component Matching (TPCM) to better learn the distribution of feature space while expanding the long description capability. We also introduce two new tasks namely Detail-aware Description Ranking (DDR) and Hallucination-aware Description Ranking (HDR) for further understanding improvement. Finally, we construct a Long Video Description Ranking (LVDR) benchmark for evaluating the long-description capability more comprehensively. Extensive experimental results on widely-used text-video retrieval benchmarks with both short and long descriptions and our LVDR benchmark can fully demonstrate the effectiveness of our method.
- Abstract（参考訳）: Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) は広く研究され、多くの応用に応用されている。
しかし、事前トレーニング中の短い要約テキストに重点を置いているため、CLIPは長い記述を理解することができない。
この問題は、ビデオが豊富な詳細コンテンツを含んでいることを考えると、特に鋭い。
本稿では,ビデオCLIPモデルの長文理解能力を解き放つことを目的とした,ビデオCLIP-XL(eXtra Length)モデルを提案する。
まず、自動データ収集システムを構築し、VIdeoとLong-Descriptionのペアで大規模なVILD事前学習データセットを収集する。
次に,テキスト類似性誘導型プライマリコンポーネントマッチング(TPCM)を提案し,長文記述能力を拡張しながら特徴空間の分布をよりよく学習する。
また,より理解を深めるために,Detail-aware Description Ranking (DDR) と Hallucination-aware Description Ranking (HDR) という2つの新しいタスクを導入した。
最後に,Long Video Description Ranking (LVDR) ベンチマークを構築し,より包括的にLong Video Description Ranking (LVDR) を評価する。
長文と短文を併用した広範に使用されているテキストビデオ検索ベンチマークとLVDRベンチマークの大規模な実験結果により,本手法の有効性が明らかとなった。
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