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检索条件"主题词=Spatial-temporal-global Modeling"

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排序：

Towards Efficient Audio-Visual Learners via Empowering Pre-trained Vision Transformers with Cross-Modal Adaptation

Towards Efficient Audio-Visual Learners via Empowering Pre-t...

引用

IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

作者： Wang, Kai Tian, Yapeng Hatzinakos, Dimitrios Univ Toronto Toronto ON Canada Univ Texas Dallas Richardson TX 75083 USA

ISBN: (纸本)9798350365474

In this paper, we explore the cross-modal adaptation of pre-trained Vision Transformers (ViTs) for the audio-visual domain by incorporating a limited set of trainable parameters. To this end, we propose a spatial-temporal-global Cross-Modal Adaptation (STG-CMA) to gradually equip the frozen ViTs with the capability for learning audio-visual representation, consisting of the modality-specific temporal adaptation for temporal reasoning of each modality, the cross-modal spatial adaptation for refining the spatial information with the cue from counterpart modality, and the cross-modal global adaptation for global interaction between audio and visual modalities. Our STG-CMA presents a meaningful finding that only leveraging the shared pre-trained image model with inserted lightweight adapters is enough for spatial-temporal modeling and feature interaction of audio-visual modality. Extensive experiments indicate that our STG-CMA achieves state-of-the-art performance on various audio-visual understanding tasks including AVE, AVS, and AVQA while containing significantly reduced tunable parameters. The code is available at https://***/kaiw7/STG-CMA.

关键词： Audio-visual Lenarning Cross-modal Adaptation Pre-trained Vision Transformers Reduced Tunanle Parameters spatial-temporal-global modeling

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