論文の概要: Bridging Vision and Language: Modeling Causality and Temporality in Video Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10720v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 07:28:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:57:49.355216
• Title: Bridging Vision and Language: Modeling Causality and Temporality in Video Narratives
• Title（参考訳）: ブリッジングビジョンと言語:ビデオナラティブにおける因果関係と時間関係のモデル化
• Authors: Ji-jun Park, Soo-joon Choi,
• Abstract要約: 本稿では,Causal-Temporal Reasoning Moduleを最先端のLVLMに統合する拡張フレームワークを提案する。 CTRMはCausal Dynamics(CDE)とTemporal Learner(TRL)の2つの重要なコンポーネントから構成される。 大規模ビデオテキストデータセットの事前学習を併用して,モデル最適化のための多段階学習戦略を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Video captioning is a critical task in the field of multimodal machine learning, aiming to generate descriptive and coherent textual narratives for video content. While large vision-language models (LVLMs) have shown significant progress, they often struggle to capture the causal and temporal dynamics inherent in complex video sequences. To address this limitation, we propose an enhanced framework that integrates a Causal-Temporal Reasoning Module (CTRM) into state-of-the-art LVLMs. CTRM comprises two key components: the Causal Dynamics Encoder (CDE) and the Temporal Relational Learner (TRL), which collectively encode causal dependencies and temporal consistency from video frames. We further design a multi-stage learning strategy to optimize the model, combining pre-training on large-scale video-text datasets, fine-tuning on causally annotated data, and contrastive alignment for better embedding coherence. Experimental results on standard benchmarks such as MSVD and MSR-VTT demonstrate that our method outperforms existing approaches in both automatic metrics (CIDEr, BLEU-4, ROUGE-L) and human evaluations, achieving more fluent, coherent, and relevant captions. These results validate the effectiveness of our approach in generating captions with enriched causal-temporal narratives.
• Abstract（参考訳）: ビデオキャプションはマルチモーダル機械学習の分野において重要な課題であり、ビデオコンテンツのための記述的かつ一貫性のあるテキスト物語を生成することを目的としている。 大きな視覚言語モデル(LVLM)は大きな進歩を見せているが、複雑なビデオシーケンスに固有の因果的・時間的ダイナミクスを捉えるのに苦労することが多い。 この制限に対処するため,我々は,Cousal-Temporal Reasoning Module (CTRM)を最先端のLVLMに統合する拡張フレームワークを提案する。 CTRMはCausal Dynamics Encoder (CDE) と、TRL (Temporal Relational Learner) という2つの重要なコンポーネントから構成されている。 さらに、大規模なビデオテキストデータセットの事前学習、因果注釈付きデータの微調整、より優れた埋め込みコヒーレンスのためのコントラストアライメントを組み合わせたモデル最適化のための多段階学習戦略を設計する。 MSVD や MSR-VTT などの標準ベンチマークによる実験結果から,提案手法は自動測定(CIDEr,BLEU-4,ROUGE-L)と人的評価の両方において既存の手法よりも優れており,より流動的でコヒーレントなキャプション,関連するキャプションを実現していることが示された。 以上の結果から,より豊かな因果的物語のキャプション生成におけるアプローチの有効性が検証された。

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