論文の概要: Pretrained Image-Text Models are Secretly Video Captioners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13363v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 01:53:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:00:54.490476
• Title: Pretrained Image-Text Models are Secretly Video Captioners
• Title（参考訳）: プレトレーニングされた画像テキストモデルは秘かにビデオキャプタ
• Authors: Chunhui Zhang, Yiren Jian, Zhongyu Ouyang, Soroush Vosoughi,
• Abstract要約: 画像ベースモデルにより、複数の特殊映像キャプションシステムよりも優れた性能が得られることが判明した。 適応モデルでは,MSRVTTとMSVDでは2位,VATEXでは3位であった。 資源最適化の観点から、このビデオキャプション研究は、モデルスケールの最適化、データ効率の最大化、強化学習の導入の3つの基本的な要素に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.66202065611397
• License:
• Abstract: Developing video captioning models is computationally expensive. The dynamic nature of video also complicates the design of multimodal models that can effectively caption these sequences. However, we find that by using minimal computational resources and without complex modifications to address video dynamics, an image-based model can be repurposed to outperform several specialised video captioning systems. Our adapted model demonstrates top tier performance on major benchmarks, ranking 2nd on MSRVTT and MSVD, and 3rd on VATEX. We transform it into a competitive video captioner by post training a typical image captioning model BLIP2 with only 6,000 video text pairs and simply concatenating frames (significantly fewer data than other methods), which use 2.5 to 144 million pairs. From a resource optimization perspective, this video captioning study focuses on three fundamental factors: optimizing model scale, maximizing data efficiency, and incorporating reinforcement learning. This extensive study demonstrates that a lightweight, image based adaptation strategy can rival state-of-the-art video captioning systems, offering a practical solution for low-resource scenarios.
• Abstract（参考訳）: ビデオキャプションモデルの開発には計算コストがかかる。 ビデオのダイナミックな性質は、これらのシーケンスを効果的にキャプションできるマルチモーダルモデルの設計を複雑にしている。 しかし,ビデオのダイナミックスに対処するために,最小限の計算資源を使用し,複雑な修正を加えることなく,画像ベースモデルを再利用することで,複数の特化映像キャプションシステムより優れた性能が得られることがわかった。 適応モデルでは,MSRVTTとMSVDでは2位,VATEXでは3位であった。 一般的な画像キャプションモデルBLIP2を6000組の動画テキストペアでポストトレーニングし,2.5～4400万組のフレーム(他の方法よりもはるかに少ないデータ)を連結することで,競争力のあるビデオキャプタに変換する。 資源最適化の観点から、このビデオキャプション研究は、モデルスケールの最適化、データ効率の最大化、強化学習の導入の3つの基本的な要素に焦点を当てている。 この広範な研究は、軽量でイメージベースの適応戦略が最先端のビデオキャプションシステムと競合し、低リソースシナリオに実用的なソリューションを提供することを示した。

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