論文の概要: Multi-Modal interpretable automatic video captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06872v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 11:12:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:46.860181
• Title: Multi-Modal interpretable automatic video captioning
• Title（参考訳）: マルチモーダル解釈型自動字幕化
• Authors: Antoine Hanna-Asaad, Decky Aspandi, Titus Zaharia,
• Abstract要約: マルチモーダル・コントラッシブ・ロスを訓練した新しいビデオキャプション手法を提案する。 我々のアプローチは、これらのモダリティ間の依存関係を捉えるために設計されており、その結果、より正確で、従って関連するキャプションとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9874264019909988
• License:
• Abstract: Video captioning aims to describe video contents using natural language format that involves understanding and interpreting scenes, actions and events that occurs simultaneously on the view. Current approaches have mainly concentrated on visual cues, often neglecting the rich information available from other important modality of audio information, including their inter-dependencies. In this work, we introduce a novel video captioning method trained with multi-modal contrastive loss that emphasizes both multi-modal integration and interpretability. Our approach is designed to capture the dependency between these modalities, resulting in more accurate, thus pertinent captions. Furthermore, we highlight the importance of interpretability, employing multiple attention mechanisms that provide explanation into the model's decision-making process. Our experimental results demonstrate that our proposed method performs favorably against the state-of the-art models on commonly used benchmark datasets of MSR-VTT and VATEX.
• Abstract（参考訳）: ビデオキャプションは、ビュー上で同時に発生するシーン、アクション、イベントを理解し解釈する自然言語形式を用いて、ビデオコンテンツを記述することを目的としている。 現在のアプローチは主に視覚的手がかりに焦点を合わせており、しばしば依存性を含む他の重要なオーディオ情報から得られる豊富な情報を無視している。 本研究では,マルチモーダル統合と解釈可能性の両方を重視した,マルチモーダルコントラスト損失をトレーニングした新しいビデオキャプション手法を提案する。 我々のアプローチは、これらのモダリティ間の依存関係を捉えるために設計されており、その結果、より正確で、従って関連するキャプションとなる。 さらに、モデルの意思決定プロセスの説明を提供する複数の注意機構を用いて、解釈可能性の重要性を強調した。 提案手法は, MSR-VTT と VATEX のベンチマークデータセット上で, 最先端のモデルに対して良好に動作することを示す。

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