論文の概要: Multimodal Contextualized Support for Enhancing Video Retrieval System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07584v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 15:20:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:38:55.621578
• Title: Multimodal Contextualized Support for Enhancing Video Retrieval System
• Title（参考訳）: ビデオ検索システム構築のためのマルチモーダルコンテキスト化支援
• Authors: Quoc-Bao Nguyen-Le, Thanh-Huy Le-Nguyen,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルデータを抽出し,ビデオ内に複数のフレームから情報を組み込む,新たな検索パイプラインを統合するシステムを提案する。 パイプラインは、単一のイメージ内のオブジェクト検出のみに焦点を当てるのではなく、ビデオクリップから推論できるものに焦点を当てて、潜在意味をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Current video retrieval systems, especially those used in competitions, primarily focus on querying individual keyframes or images rather than encoding an entire clip or video segment. However, queries often describe an action or event over a series of frames, not a specific image. This results in insufficient information when analyzing a single frame, leading to less accurate query results. Moreover, extracting embeddings solely from images (keyframes) does not provide enough information for models to encode higher-level, more abstract insights inferred from the video. These models tend to only describe the objects present in the frame, lacking a deeper understanding. In this work, we propose a system that integrates the latest methodologies, introducing a novel pipeline that extracts multimodal data, and incorporate information from multiple frames within a video, enabling the model to abstract higher-level information that captures latent meanings, focusing on what can be inferred from the video clip, rather than just focusing on object detection in one single image.
• Abstract（参考訳）: 現在のビデオ検索システム、特にコンペで使用されるものは、主にクリップやビデオセグメント全体をエンコードするのではなく、個々のキーフレームや画像をクエリすることに焦点を当てている。 しかしながら、クエリは特定のイメージではなく、一連のフレーム上でアクションやイベントを記述することが多い。 これにより、単一のフレームを解析する際に不十分な情報が得られ、クエリ結果の精度が低下する。 さらに、画像(キーフレーム)からのみ埋め込みを抽出しても、ビデオから推測されるより高レベルで抽象的な洞察を符号化するのに十分な情報が得られない。 これらのモデルは、フレームに存在するオブジェクトのみを記述する傾向にあり、より深い理解が欠如している。 本研究では,最新の手法を統合し,マルチモーダルデータを抽出する新しいパイプラインを導入し,複数のフレームから情報をビデオ内に組み込むシステムを提案する。

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