論文の概要: Foundation Models and Adaptive Feature Selection: A Synergistic Approach to Video Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09230v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 12:39:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:33:59.487992
• Title: Foundation Models and Adaptive Feature Selection: A Synergistic Approach to Video Question Answering
• Title（参考訳）: 基礎モデルと適応的特徴選択:ビデオ質問応答に対する相乗的アプローチ
• Authors: Sai Bhargav Rongali, Mohamad Hassan N C, Ankit Jha, Neha Bhargava, Saurabh Prasad, Biplab Banerjee,
• Abstract要約: 我々は,マルチモーダルな知識をよりよく統合する3つの主要なイノベーションを取り入れたローカル・グローバル質問意識ビデオ埋め込み(LGQAVE)を紹介した。 LGQAVEは、質問に関する最も関連性の高いフレームを正確に識別するクロスアテンション機構を利用することで、従来のアドホックフレームサンプリングを越えている。 追加のクロスアテンションモジュールは、これらのローカルおよびグローバルな埋め込みを統合して、最終ビデオ埋め込みを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.294004180200496
• License:
• Abstract: This paper tackles the intricate challenge of video question-answering (VideoQA). Despite notable progress, current methods fall short of effectively integrating questions with video frames and semantic object-level abstractions to create question-aware video representations. We introduce Local-Global Question Aware Video Embedding (LGQAVE), which incorporates three major innovations to integrate multi-modal knowledge better and emphasize semantic visual concepts relevant to specific questions. LGQAVE moves beyond traditional ad-hoc frame sampling by utilizing a cross-attention mechanism that precisely identifies the most relevant frames concerning the questions. It captures the dynamics of objects within these frames using distinct graphs, grounding them in question semantics with the miniGPT model. These graphs are processed by a question-aware dynamic graph transformer (Q-DGT), which refines the outputs to develop nuanced global and local video representations. An additional cross-attention module integrates these local and global embeddings to generate the final video embeddings, which a language model uses to generate answers. Extensive evaluations across multiple benchmarks demonstrate that LGQAVE significantly outperforms existing models in delivering accurate multi-choice and open-ended answers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオQA(Video QA)の難問に対処する。 顕著な進歩にもかかわらず、現在の手法では、ビデオフレームとセマンティックオブジェクトレベルの抽象化を効果的に統合して、質問認識ビデオ表現を作成するには不十分である。 ローカル・グローバル・クエスチョン・アウェア・ビデオ・エンベディング (LGQAVE) を導入し, マルチモーダル・ナレッジをよりよく統合し, 特定の質問に関連するセマンティック・ビジュアル概念を強調する3つの主要なイノベーションを取り入れた。 LGQAVEは、質問に関する最も関連性の高いフレームを正確に識別するクロスアテンション機構を利用することで、従来のアドホックフレームサンプリングを越えている。 異なるグラフを用いてこれらのフレーム内のオブジェクトのダイナミックスをキャプチャし、ミニGPTモデルで問題セマンティクスをグラウンド化する。 これらのグラフはQ-DGT(Q-Aware dynamic graph transformer)によって処理され、出力を洗練し、グローバルおよびローカルなビデオ表現を開発する。 追加のクロスアテンションモジュールは、これらのローカルおよびグローバルな埋め込みを統合して、言語モデルが回答を生成するために使用する最後のビデオ埋め込みを生成する。 複数のベンチマークにわたる広範囲な評価は、LGQAVEが既存のモデルよりはるかに優れており、正確なマルチ選択とオープンエンドの回答が得られていることを示している。

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