論文の概要: Can MLLMs Guide Weakly-Supervised Temporal Action Localization Tasks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08466v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 09:37:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:13.298073
• Title: Can MLLMs Guide Weakly-Supervised Temporal Action Localization Tasks?
• Title（参考訳）: MLLMは時間的行動ローカライゼーションタスクを弱めに指導できるか?
• Authors: Quan Zhang, Yuxin Qi,
• Abstract要約: MLLM4WTALと呼ばれる新しい学習パラダイムを導入する。 MLLMのポテンシャルを利用して、時間的アクションキーセマンティクスと完全なセマンティクスの事前を提供する。 キーセマンティックマッチング(KSM)と完全セマンティック再構成(CSR)の2つの異なるモジュールを統合することでこれを実現できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7065734065794835
• License:
• Abstract: Recent breakthroughs in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have gained significant recognition within the deep learning community, where the fusion of the Video Foundation Models (VFMs) and Large Language Models(LLMs) has proven instrumental in constructing robust video understanding systems, effectively surmounting constraints associated with predefined visual tasks. These sophisticated MLLMs exhibit remarkable proficiency in comprehending videos, swiftly attaining unprecedented performance levels across diverse benchmarks. However, their operation demands substantial memory and computational resources, underscoring the continued importance of traditional models in video comprehension tasks. In this paper, we introduce a novel learning paradigm termed MLLM4WTAL. This paradigm harnesses the potential of MLLM to offer temporal action key semantics and complete semantic priors for conventional Weakly-supervised Temporal Action Localization (WTAL) methods. MLLM4WTAL facilitates the enhancement of WTAL by leveraging MLLM guidance. It achieves this by integrating two distinct modules: Key Semantic Matching (KSM) and Complete Semantic Reconstruction (CSR). These modules work in tandem to effectively address prevalent issues like incomplete and over-complete outcomes common in WTAL methods. Rigorous experiments are conducted to validate the efficacy of our proposed approach in augmenting the performance of various heterogeneous WTAL models.
• Abstract（参考訳）: 近年のMLLM(Multimodal Large Language Models)のブレークスルーは、ビデオファウンデーションモデル(VFM)とLarge Language Models(LLM)の融合が、より堅牢なビデオ理解システムの構築に有効であることが証明され、事前に定義された視覚タスクに関連する制約を効果的に克服する。 これらの洗練されたMLLMは、様々なベンチマークで前代未聞のパフォーマンスレベルを迅速に達成し、ビデオの解釈に優れた能力を示している。 しかし、それらの操作にはかなりのメモリと計算資源が必要であり、ビデオ理解タスクにおける従来のモデルの重要性が引き続き強調されている。 本稿では,MLLM4WTALと呼ばれる新しい学習パラダイムを紹介する。 このパラダイムは、従来のWeakly-supervised Temporal Action Localization (WTAL) 手法に対して、時間的アクションキーのセマンティクスと完全なセマンティクスを提供するMLLMの可能性を生かしている。 MLLM4WTALは、MLLMガイダンスを活用することでWTALの強化を促進する。 これはキーセマンティックマッチング(KSM)と完全セマンティック再構成(CSR)という2つの異なるモジュールを統合することで実現される。 これらのモジュールは、WTALメソッドに共通する不完全な結果や過剰な結果といった一般的な問題に効果的に対処するために、タンデムで機能する。 種々の異種WTALモデルの性能向上における提案手法の有効性を検証するために, 厳密な実験を行った。

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