論文の概要: Video Flow as Time Series: Discovering Temporal Consistency and Variability for VideoQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05783v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 08:08:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:31:20.874993
• Title: Video Flow as Time Series: Discovering Temporal Consistency and Variability for VideoQA
• Title（参考訳）: 時系列としてのビデオフロー:ビデオQAの時間的一貫性と可変性を明らかにする
• Authors: Zijie Song, Zhenzhen Hu, Yixiao Ma, Jia Li, Richang Hong,
• Abstract要約: 本稿では,時間的整合性と時間的変動をモデル化した新しいアーキテクチャであるT3Tを紹介する。 T3Tの有効性は、複数のVideoQAベンチマークデータセットの広範なテストを通じて実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.61905821058282
• License:
• Abstract: Video Question Answering (VideoQA) is a complex video-language task that demands a sophisticated understanding of both visual content and temporal dynamics. Traditional Transformer-style architectures, while effective in integrating multimodal data, often simplify temporal dynamics through positional encoding and fail to capture non-linear interactions within video sequences. In this paper, we introduce the Temporal Trio Transformer (T3T), a novel architecture that models time consistency and time variability. The T3T integrates three key components: Temporal Smoothing (TS), Temporal Difference (TD), and Temporal Fusion (TF). The TS module employs Brownian Bridge for capturing smooth, continuous temporal transitions, while the TD module identifies and encodes significant temporal variations and abrupt changes within the video content. Subsequently, the TF module synthesizes these temporal features with textual cues, facilitating a deeper contextual understanding and response accuracy. The efficacy of the T3T is demonstrated through extensive testing on multiple VideoQA benchmark datasets. Our results underscore the importance of a nuanced approach to temporal modeling in improving the accuracy and depth of video-based question answering.
• Abstract（参考訳）: Video Question Answering (ビデオQA)は、視覚的コンテンツと時間的ダイナミクスの両方の洗練された理解を必要とする複雑なビデオ言語タスクである。 従来のトランスフォーマースタイルのアーキテクチャは、マルチモーダルデータを統合するのに効果的であるが、しばしば位置符号化によって時間的ダイナミクスを単純化し、ビデオシーケンス内の非線形相互作用をキャプチャできない。 本稿では,時間的整合性と時間的変動をモデル化した新しいアーキテクチャであるT3Tを紹介する。 T3Tは、テンポラル・スムースティング(TS)、テンポラル・ディファレンス(TD)、テンポラル・フュージョン(TF)の3つの重要なコンポーネントを統合している。 TSモジュールは、スムーズで連続的な時間遷移をキャプチャするためにBrownian Bridgeを使用し、TDモジュールはビデオコンテンツ内の重要な時間変化と突然の変化を特定し、エンコードする。 その後、TFモジュールはこれらの時間的特徴をテキスト的手がかりで合成し、文脈的理解と応答の精度を高める。 T3Tの有効性は、複数のVideoQAベンチマークデータセットの広範なテストを通じて実証される。 この結果から,ビデオに基づく質問応答の精度と深さを改善する上で,時間的モデリングに対するニュアンスなアプローチの重要性が示唆された。

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