論文の概要: Causality Model for Semantic Understanding on Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12447v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 10:44:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:35:09.505458
• Title: Causality Model for Semantic Understanding on Videos
• Title（参考訳）: 映像における意味的理解のための因果関係モデル
• Authors: Li Yicong,
• Abstract要約: この論文はセマンティックビデオ理解の領域に焦点を当てている。 VidVRD(Video Relation Detection)とVideoQA(Video Question Answering)の2つの基本的なタスクを前進させる因果モデリングの可能性を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: After a decade of prosperity, the development of video understanding has reached a critical juncture, where the sole reliance on massive data and complex architectures is no longer a one-size-fits-all solution to all situations. The presence of ubiquitous data imbalance hampers DNNs from effectively learning the underlying causal mechanisms, leading to significant performance drops when encountering distribution shifts, such as long-tail imbalances and perturbed imbalances. This realization has prompted researchers to seek alternative methodologies to capture causal patterns in video data. To tackle these challenges and increase the robustness of DNNs, causal modeling emerged as a principle to discover the true causal patterns behind the observed correlations. This thesis focuses on the domain of semantic video understanding and explores the potential of causal modeling to advance two fundamental tasks: Video Relation Detection (VidVRD) and Video Question Answering (VideoQA).
• Abstract（参考訳）: 10年にわたる繁栄の後、ビデオ理解の発展は、巨大なデータと複雑なアーキテクチャにのみ依存することは、もはやあらゆる状況に対する一大ソリューションではないという、重大な危機に達した。 ユビキタスデータ不均衡なDNNの存在は、根底にある因果メカニズムを効果的に学習することを妨げる。 この実現により、研究者はビデオデータの因果パターンを捉える方法を模索するようになった。 これらの課題に取り組み、DNNの堅牢性を高めるために、因果モデリングは観測された相関関係の背後にある真の因果パターンを発見する原則として登場した。 この論文は、意味的ビデオ理解の領域に焦点を当て、ビデオ関係検出(VidVRD)とビデオ質問回答(VideoQA)という2つの基本的なタスクを前進させる因果モデリングの可能性を探る。

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