論文の概要: Video Token Merging for Long-form Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23782v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 09:55:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:01:49.898026
• Title: Video Token Merging for Long-form Video Understanding
• Title（参考訳）: 長めのビデオ理解のためのビデオトケマージ
• Authors: Seon-Ho Lee, Jue Wang, Zhikang Zhang, David Fan, Xinyu Li,
• Abstract要約: 学習可能なビデオトークンのマージアルゴリズムを提案し,その正当性に基づいて動的にトークンをマージする。 提案手法は,メモリコストを84%削減し,スループットをベースラインアルゴリズムに比べて約6.89倍向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.59960070514554
• License:
• Abstract: As the scale of data and models for video understanding rapidly expand, handling long-form video input in transformer-based models presents a practical challenge. Rather than resorting to input sampling or token dropping, which may result in information loss, token merging shows promising results when used in collaboration with transformers. However, the application of token merging for long-form video processing is not trivial. We begin with the premise that token merging should not rely solely on the similarity of video tokens; the saliency of tokens should also be considered. To address this, we explore various video token merging strategies for long-form video classification, starting with a simple extension of image token merging, moving to region-concentrated merging, and finally proposing a learnable video token merging (VTM) algorithm that dynamically merges tokens based on their saliency. Extensive experimental results show that we achieve better or comparable performances on the LVU, COIN, and Breakfast datasets. Moreover, our approach significantly reduces memory costs by 84% and boosts throughput by approximately 6.89 times compared to baseline algorithms.
• Abstract（参考訳）: ビデオ理解のためのデータとモデルのスケールが急速に拡大するにつれて、トランスフォーマーベースモデルにおける長大なビデオ入力の処理が現実的な課題となっている。 入力のサンプリングやトークンのドロップに代えて、情報損失につながる可能性があるため、トークンマージはトランスフォーマーとのコラボレーションにおいて有望な結果を示す。 しかし,長期ビデオ処理におけるトークンマージの適用は容易ではない。 私たちは、トークンのマージはビデオトークンの類似性のみに依存するべきではないという前提から始めます。 そこで本研究では,画像トークンのマージを簡易に拡張し,領域集中型マージに移行し,学習可能なビデオトークンマージ(VTM)アルゴリズムを提案する。 大規模な実験結果から,LVU,COIN,Breakfastのデータセットにおいて,より優れた,あるいは同等のパフォーマンスが得られることが示された。 さらに,本手法はメモリコストを84%削減し,スループットをベースラインアルゴリズムに比べて約6.89倍向上させる。

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