論文の概要: Pseudo-labeling with Keyword Refining for Few-Supervised Video Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04059v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 17:11:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:23:19.553400
• Title: Pseudo-labeling with Keyword Refining for Few-Supervised Video Captioning
• Title（参考訳）: 数短縮ビデオキャプションのためのキーワードリフィニングを用いた擬似ラベル付け
• Authors: Ping Li, Tao Wang, Xinkui Zhao, Xianghua Xu, Mingli Song,
• Abstract要約: 本稿では,語彙制約付き擬似ラベルモジュールとキーワード修正字幕モジュールからなる動画キャプションフレームワークを提案する。 いくつかのベンチマークの実験では、少数の教師付きシナリオと完全な教師付きシナリオの両方において提案されたアプローチの利点を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.0725330677271
• License:
• Abstract: Video captioning generate a sentence that describes the video content. Existing methods always require a number of captions (\eg, 10 or 20) per video to train the model, which is quite costly. In this work, we explore the possibility of using only one or very few ground-truth sentences, and introduce a new task named few-supervised video captioning. Specifically, we propose a few-supervised video captioning framework that consists of lexically constrained pseudo-labeling module and keyword-refined captioning module. Unlike the random sampling in natural language processing that may cause invalid modifications (\ie, edit words), the former module guides the model to edit words using some actions (\eg, copy, replace, insert, and delete) by a pretrained token-level classifier, and then fine-tunes candidate sentences by a pretrained language model. Meanwhile, the former employs the repetition penalized sampling to encourage the model to yield concise pseudo-labeled sentences with less repetition, and selects the most relevant sentences upon a pretrained video-text model. Moreover, to keep semantic consistency between pseudo-labeled sentences and video content, we develop the transformer-based keyword refiner with the video-keyword gated fusion strategy to emphasize more on relevant words. Extensive experiments on several benchmarks demonstrate the advantages of the proposed approach in both few-supervised and fully-supervised scenarios. The code implementation is available at https://github.com/mlvccn/PKG_VidCap
• Abstract（参考訳）: ビデオキャプションは、ビデオの内容を記述する文を生成する。 既存の方法では、1ビデオあたりのキャプション(10または20)が必要で、非常にコストがかかる。 そこで本研究では,1つないしごく少数の接尾辞文のみを使用する可能性について検討し,ビデオキャプションをほとんど指導しない新しいタスクを提案する。 具体的には、語彙的に制約された擬似ラベル付きモジュールとキーワード修飾字幕付きキャプション付きモジュールで構成される、いくつかの教師付きビデオキャプションフレームワークを提案する。 自然言語処理におけるランダムサンプリングは、不正な修正(\ie, edit words)を引き起こす可能性があるが、以前のモジュールは、事前訓練されたトークンレベルの分類器によっていくつかのアクション(\eg, copy, replacement, insert, delete)を使用して単語を編集し、事前訓練された言語モデルによって微調整された候補文を生成する。 一方、前者は繰り返しペナル化サンプリングを用いて、より少ない繰り返しで簡潔な擬似ラベル文を得るようモデルに促し、事前訓練されたビデオテキストモデルに基づいて最も関連性の高い文を選択する。 さらに,擬似ラベル付き文とビデオコンテンツ間のセマンティック一貫性を維持するために,ビデオキーワードのゲート融合戦略を付加したトランスフォーマーベースのキーワード精錬器を開発し,関連する単語に重点を置いている。 いくつかのベンチマークでの大規模な実験は、少数の監督されたシナリオと完全に監督されたシナリオの両方において提案されたアプローチの利点を実証している。 コード実装はhttps://github.com/mlvccn/PKG_VidCapで入手できる。

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