論文の概要: Efficient Transfer Learning for Video-language Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11223v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 01:25:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:48.566573
• Title: Efficient Transfer Learning for Video-language Foundation Models
• Title（参考訳）: ビデオ言語基礎モデルの効率的な伝達学習
• Authors: Haoxing Chen, Zizheng Huang, Yan Hong, Yanshuo Wang, Zhongcai Lyu, Zhuoer Xu, Jun Lan, Zhangxuan Gu,
• Abstract要約: テキストと視覚分岐における表現のアライメントを改善するため,MSTA(Multi-modal Spatio-supervised)を提案する。 提案手法の有効性は,ゼロショット転送,少数ショット学習,ベース・ツー・ヴァリアント,完全言語学習の4つの課題にまたがる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.166348605993292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained vision-language models provide a robust foundation for efficient transfer learning across various downstream tasks. In the field of video action recognition, mainstream approaches often introduce additional parameter modules to capture temporal information. While the increased model capacity brought by these additional parameters helps better fit the video-specific inductive biases, existing methods require learning a large number of parameters and are prone to catastrophic forgetting of the original generalizable knowledge. In this paper, we propose a simple yet effective Multi-modal Spatio-Temporal Adapter (MSTA) to improve the alignment between representations in the text and vision branches, achieving a balance between general knowledge and task-specific knowledge. Furthermore, to mitigate over-fitting and enhance generalizability, we introduce a spatio-temporal description-guided consistency constraint. This constraint involves feeding template inputs (i.e., ``a video of $\{\textbf{cls}\}$'') into the trainable language branch, while LLM-generated spatio-temporal descriptions are input into the pre-trained language branch, enforcing consistency between the outputs of the two branches. This mechanism prevents over-fitting to downstream tasks and improves the distinguishability of the trainable branch within the spatio-temporal semantic space. We evaluate the effectiveness of our approach across four tasks: zero-shot transfer, few-shot learning, base-to-novel generalization, and fully-supervised learning. Compared to many state-of-the-art methods, our MSTA achieves outstanding performance across all evaluations, while using only 2-7\% of the trainable parameters in the original model. Code will be avaliable at https://github.com/chenhaoxing/ETL4Video.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された視覚言語モデルは、様々な下流タスク間の効率的な伝達学習のための堅牢な基盤を提供する。 ビデオ行動認識の分野では、主流のアプローチは、時間的情報を取得するために追加のパラメーターモジュールを導入することが多い。 これらの追加パラメータによってもたらされるモデル容量の増加は、ビデオ固有の帰納バイアスに適合するが、既存の手法では多数のパラメータを学習し、元の一般化可能な知識を破滅的に忘れてしまう傾向がある。 本稿では,テキストと視覚分岐における表現の整合性を向上し,汎用知識とタスク固有知識のバランスをとるための,シンプルで効果的なマルチモーダル時空間適応器(MSTA)を提案する。 さらに,過度な適合を緩和し,一般化性を高めるために,時空間記述誘導一貫性制約を導入する。 この制約は、トレーニング可能な言語ブランチにテンプレート入力(例えば ``a video of $\{\textbf{cls}\}$'')を入力し、LLMの生成した時空間記述を事前訓練された言語ブランチに入力し、2つのブランチの出力間の一貫性を強制する。 このメカニズムは、下流のタスクへの過度な適合を防ぎ、時空間におけるトレーニング可能なブランチの識別性を改善する。 我々は,ゼロショット転送,少数ショット学習,ベース・ツー・ノーベル一般化,完全教師付き学習という4つの課題にまたがるアプローチの有効性を評価する。 多くの最先端手法と比較して、我々のMSTAは、元のモデルでトレーニング可能なパラメータの2-7\%しか使用せず、すべての評価において優れた性能を実現しています。 コードはhttps://github.com/chenhaoxing/ETL4Videoで無効になる。

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