Multimodal Alignment
2개의 포스트
PEAN: 부분 관련 영상 검색을 위한 점진적 이벤트 정렬 네트워크
본 논문은 텍스트 설명이 영상의 일부 내용만 묘사하는 긴 영상(untrimmed video)을 검색하는 Partially Relevant Video Retrieval (PRVR) 문제를 다룹니다. 이를 해결하기 위해 텍스트 쿼리와 영상의 지역적 콘텐츠를 점진적으로 정렬하는 새로운 모델인 Progressive Event Alignment Network (PEAN)를 제안합니다. PEAN은 세 가지 주요 모듈로 구성됩니다: (1) 다중 모드 표현을 위한 Multimodal Representation Module (MRM), (2) 관련 이벤트를 대략적으로 찾는 Event Searching Module (ESM), (3) 텍스트와 이벤트를 세밀하게 정렬하는 Event Aligning Module (EAM). 특히, ESM과 EAM에서는 Gaussian-based pooling 전략을 사용하여 대표적인 비디오 프레임의 의미 정보를 효과적으로 활용합니다. 제안된 PEAN 모델은 주요 PRVR 벤치마크에서 기존 SOTA 모델들을 크게 상회하는 성능을 보여주었습니다. 논문 제목: Progressive Event Alignment Network for Partial Relevant Video Retrieval
멀티모달 정렬 및 융합 기술 심층 분석: 최신 연구 동향 서베이
본 게시물은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형의 증가에 따라 기계 학습에서 Multimodal Alignment 및 Fusion의 최신 발전에 대한 포괄적인 검토를 제공합니다. 200편 이상의 관련 논문을 바탕으로 기존 정렬 및 융합 기술을 체계적으로 분류하고 분석하며, 소셜 미디어 분석, 의료 영상, 감정 인식과 같은 분야의 응용에 중점을 둡니다. 논문 제목: Multimodal Alignment and Fusion: A Survey