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作者

1 篇 weng yixuan
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检索条件"主题词=Visual Answer Localization"

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详细简洁

排序：

visual answer localization with Cross-Modal Mutual Knowledge Transfer 48

Visual Answer Localization with Cross-Modal Mutual Knowledge...

引用

48th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2023

作者： Weng, Yixuan Li, Bin Chinese Academy Sciences National Laboratory of Pattern Recognition Institute of Automation China Hunan University College of Electrical and Information Engineering China

ISBN: (纸本)9781728163277

The goal of visual answering localization (VAL) in the video is to obtain a relevant and concise time clip from a video as the answer to the given natural language question. Early methods are based on the interaction modelling between video and text to predict the visual answer by the visual predictor. Later, using the textual predictor with subtitles for the VAL proves to be more precise. However, these existing methods still have cross-modal knowledge deviations from visual frames or textual subtitles. In this paper, we propose a cross-modal mutual knowledge transfer span localization (MutualSL) method to reduce the knowledge deviation. MutualSL has both visual predictor and textual predictor, where we expect the prediction results of these both to be consistent, so as to promote semantic knowledge understanding between cross-modalities. On this basis, we design a one-way dynamic loss function to dynamically adjust the proportion of knowledge transfer. We have conducted extensive experiments on three public datasets for evaluation. The experimental results show that our method outperforms other competitive state-of-the-art (SOTA) methods, demonstrating its effectiveness1 © 2023 IEEE.

关键词： Cross-modal Mutual Knowledge Transfer visual answer localization

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