論文の概要: SPECTRUM: Semantic Processing and Emotion-informed video-Captioning Through Retrieval and Understanding Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01975v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 10:51:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:46:12.467143
• Title: SPECTRUM: Semantic Processing and Emotion-informed video-Captioning Through Retrieval and Understanding Modalities
• Title（参考訳）: SPECTRUM: 検索とモダリティ理解によるセマンティック処理と感情インフォームドビデオキャプション
• Authors: Ehsan Faghihi, Mohammedreza Zarenejad, Ali-Asghar Beheshti Shirazi,
• Abstract要約: 本稿では,検索・理解モダリティ(SPECTRUM)フレームワークを用いたセマンティック・プロセッシングと感情インフォームド・ビデオキャプションを提案する。 SPECTRUMは、VTAI(Visual Text Attribute Investigation)を用いてマルチモーダルなセマンティクスと感情的なテーマを特定し、記述的キャプションの向きを決定する。 ビデオ・トゥ・テキスト検索機能とビデオコンテンツの多面的特性を利用して、候補キャプションの感情的確率を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7510165488300369
• License:
• Abstract: Capturing a video's meaning and critical concepts by analyzing the subtle details is a fundamental yet challenging task in video captioning. Identifying the dominant emotional tone in a video significantly enhances the perception of its context. Despite a strong emphasis on video captioning, existing models often need to adequately address emotional themes, resulting in suboptimal captioning results. To address these limitations, this paper proposes a novel Semantic Processing and Emotion-informed video-Captioning Through Retrieval and Understanding Modalities (SPECTRUM) framework to empower the generation of emotionally and semantically credible captions. Leveraging our pioneering structure, SPECTRUM discerns multimodal semantics and emotional themes using Visual Text Attribute Investigation (VTAI) and determines the orientation of descriptive captions through a Holistic Concept-Oriented Theme (HCOT), expressing emotionally-informed and field-acquainted references. They exploit video-to-text retrieval capabilities and the multifaceted nature of video content to estimate the emotional probabilities of candidate captions. Then, the dominant theme of the video is determined by appropriately weighting embedded attribute vectors and applying coarse- and fine-grained emotional concepts, which define the video's contextual alignment. Furthermore, using two loss functions, SPECTRUM is optimized to integrate emotional information and minimize prediction errors. Extensive experiments on the EmVidCap, MSVD, and MSRVTT video captioning datasets demonstrate that our model significantly surpasses state-of-the-art methods. Quantitative and qualitative evaluations highlight the model's ability to accurately capture and convey video emotions and multimodal attributes.
• Abstract（参考訳）: 微妙な詳細を分析することによって、ビデオの意味と重要な概念をキャプチャすることは、ビデオキャプションの基本的な課題である。 ビデオの中で支配的な感情のトーンを識別することは、その文脈の知覚を著しく向上させる。 ビデオキャプションに強く重点を置いているにもかかわらず、既存のモデルは感情的なテーマに適切に対処する必要があることが多く、その結果、最適なキャプション結果が得られる。 これらの制約に対処するため,本研究では,感情的・意味論的に信頼できるキャプションの生成を促進するために,検索・理解モダリティ (SPECTRUM) によるセマンティック・プロセッシングと感情インフォームド・ビデオキャプションを提案する。 我々の先駆的構造を活用することで、SPECTRUMは視覚テキスト属性調査(VTAI)を用いてマルチモーダルなセマンティクスと感情的なテーマを識別し、全体論的概念指向のテーマ(HCOT)を通して記述的キャプションの向きを決定し、感情的インフォームドおよびフィールド知の参照を表現する。 ビデオ・トゥ・テキスト検索機能とビデオコンテンツの多面的特性を利用して、候補キャプションの感情的確率を推定する。 そして、動画の主テーマは、埋め込み属性ベクトルを適切に重み付けし、ビデオのコンテキストアライメントを定義する粗い、きめ細かな感情的概念を適用することで決定される。 さらに、2つの損失関数を用いて、SPECTRUMは感情情報の統合と予測誤差の最小化に最適化されている。 EmVidCap、MSVD、MSRVTTビデオキャプションデータセットの大規模な実験により、我々のモデルは最先端の手法を大幅に超えていることが示された。 定量的で質的な評価は、ビデオの感情やマルチモーダル属性を正確に捉え、伝達するモデルの能力を強調している。

関連論文リスト

• MLLM as Video Narrator: Mitigating Modality Imbalance in Video Moment Retrieval [53.417646562344906]
  Video Moment Retrieval (VMR) は、自然言語クエリが与えられた未トリミング長ビデオ内の特定の時間セグメントをローカライズすることを目的としている。 既存の方法は、しばしば不十分なトレーニングアノテーションに悩まされる。つまり、文は通常、単語の多様性が制限された前景の顕著なビデオ内容のごく一部と一致する。 この本質的なモダリティの不均衡は、視覚情報のかなりの部分がテキストと一致しないまま残されている。 本研究では,MLLMをビデオナレーターとして用いて,ビデオのテキスト記述を多用し,モダリティの不均衡を緩和し,時間的局所化を促進させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T18:39:43Z)
• Towards Holistic Language-video Representation: the language model-enhanced MSR-Video to Text Dataset [4.452729255042396]
  より堅牢で総合的な言語とビデオの表現が、ビデオの理解を前進させる鍵だ。 現在の平易で単純なテキスト記述と、言語ビデオタスクに対する視覚のみの焦点は、現実世界の自然言語ビデオ検索タスクにおいて限られた能力をもたらす。 本稿では,ビデオ言語データセットを自動的に拡張し,モダリティと文脈認識を向上する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T20:16:17Z)
• HENASY: Learning to Assemble Scene-Entities for Egocentric Video-Language Model [9.762722976833581]
  現在のモデルは、ビデオと言語間のインスタンスレベルのアライメントに大きく依存している。 我々は、人間の知覚からインスピレーションを得て、エゴビデオ表現のための構成的アプローチを探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T05:41:12Z)
• VLLMs Provide Better Context for Emotion Understanding Through Common Sense Reasoning [66.23296689828152]
  我々は、視覚・言語モデルの機能を活用し、文脈内感情分類を強化する。 第1段階では、VLLMが対象者の明らかな感情の自然言語で記述を生成できるように促すことを提案する。 第2段階では、記述を文脈情報として使用し、画像入力とともに、トランスフォーマーベースのアーキテクチャのトレーニングに使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T15:09:15Z)
• Let's Think Frame by Frame with VIP: A Video Infilling and Prediction Dataset for Evaluating Video Chain-of-Thought [62.619076257298204]
  我々は、少数のビデオ推論のシーケンシャルな理解として、フレーミングビデオ推論を動機付けている。 VIPは、ビデオチェーンオブ思考を通してモデルの推論能力を調べるために設計された、推論時の課題データセットである。 我々は、VIP上でGPT-4、GPT-3、VICUNAをベンチマークし、複雑なビデオ推論タスクのパフォーマンスギャップを実証し、今後の作業を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T10:26:42Z)
• A Video Is Worth 4096 Tokens: Verbalize Videos To Understand Them In Zero Shot [67.00455874279383]
  そこで本研究では,自然言語による記述を生成するために長編動画を音声化し,生成したストーリーの映像理解タスクを実行することを提案する。 提案手法は,ゼロショットであるにもかかわらず,ビデオ理解のための教師付きベースラインよりもはるかに優れた結果が得られる。 ストーリー理解ベンチマークの欠如を緩和するため,我々は,説得戦略の識別に関する計算社会科学における重要な課題に関する最初のデータセットを公開している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T19:13:11Z)
• Taking an Emotional Look at Video Paragraph Captioning [38.98567869515748]
  本研究は,映像の段落レベルの記述を生成することを目標として,ビデオ段落のキャプションで実施する。 そこで本研究では,この課題に対して,大規模感情と論理駆動型多言語データセットを構築することを提案する。 このデータセットはEMVPCと名付けられ、毎日53件の広く使われている感情、これらの感情に対応する376件の一般的なシーン、10,291件の高品質ビデオ、20,582件の詳細な文節と英語と中国語のバージョンが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-12T06:19:48Z)
• Neuro-Symbolic Representations for Video Captioning: A Case for Leveraging Inductive Biases for Vision and Language [148.0843278195794]
  ビデオキャプションのためのマルチモーダルなニューラルシンボリック表現を学習するための新しいモデルアーキテクチャを提案する。 本手法では,ビデオ間の関係を学習する辞書学習手法と,そのペアによるテキスト記述を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-18T20:21:19Z)
• Video Captioning with Guidance of Multimodal Latent Topics [123.5255241103578]
  我々は、データから教師なしの方法でマルチモーダルトピックをマイニングする統合キャプションフレームワークM&M TGMを提案する。 事前に定義されたトピックと比較して、マイニングされたマルチモーダルトピックはより意味的に、視覚的に一貫性がある。 MSR-VTTとYoutube2Textのデータセットを用いた大規模な実験の結果,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2017-08-31T11:18:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。