論文の概要: Admitting Ignorance Helps the Video Question Answering Models to Answer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08771v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 12:44:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:23.600063
• Title: Admitting Ignorance Helps the Video Question Answering Models to Answer
• Title（参考訳）: ビデオ質問応答モデルにおける不知の許容
• Authors: Haopeng Li, Tom Drummond, Mingming Gong, Mohammed Bennamoun, Qiuhong Ke,
• Abstract要約: モデルはしばしばショートカットを定め、結果として質問と回答の間に急激な相関関係が生じる、と我々は主張する。 そこで本研究では,モデルに不明瞭さを認めざるを得ない新たな学習手法を提案する。 実際に、我々のフレームワークに最先端のモデルを統合することで、その有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.22149677979189
• License:
• Abstract: Significant progress has been made in the field of video question answering (VideoQA) thanks to deep learning and large-scale pretraining. Despite the presence of sophisticated model structures and powerful video-text foundation models, most existing methods focus solely on maximizing the correlation between answers and video-question pairs during training. We argue that these models often establish shortcuts, resulting in spurious correlations between questions and answers, especially when the alignment between video and text data is suboptimal. To address these spurious correlations, we propose a novel training framework in which the model is compelled to acknowledge its ignorance when presented with an intervened question, rather than making guesses solely based on superficial question-answer correlations. We introduce methodologies for intervening in questions, utilizing techniques such as displacement and perturbation, and design frameworks for the model to admit its lack of knowledge in both multi-choice VideoQA and open-ended settings. In practice, we integrate a state-of-the-art model into our framework to validate its effectiveness. The results clearly demonstrate that our framework can significantly enhance the performance of VideoQA models with minimal structural modifications.
• Abstract（参考訳）: ビデオ質問応答(VideoQA)の分野では,ディープラーニングと大規模事前学習による重要な進歩があった。 高度なモデル構造と強力なビデオテキスト基盤モデルが存在するにもかかわらず、既存のほとんどの手法は、トレーニング中の回答とビデオ検索ペアの相関を最大化することだけに重点を置いている。 これらのモデルはしばしばショートカットを定めており、特にビデオとテキストデータのアライメントが最適でない場合、質問と回答の間に急激な相関関係が生じる。 これらの素早い相関に対処するため、表面的な質問と回答の相関のみに基づいて推測を行うのではなく、間欠的な質問を提示した場合にモデルが無知であることを認識せざるを得ない新たなトレーニングフレームワークを提案する。 本稿では,多目的ビデオQAとオープンエンド設定の両方において,知識の欠如を認めるために,質問に介入する手法,変位や摂動などの手法,モデルの設計フレームワークを紹介する。 実際に、我々のフレームワークに最先端のモデルを統合することで、その有効性を検証する。 その結果,本フレームワークは構造変更を最小限に抑え,ビデオQAモデルの性能を大幅に向上させることができることがわかった。

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