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JEMC

리뷰할 paper는 Learning Joint Embedding with Multimodal Cues for Cross-Modal Video-Text Retrieval 입니다.
논문에서 제안한 JEMC는 Video Retrieval on MSR-VTT에 현제 4위에 rank되어 있습니다.

1. INTRODUCTION

cross-modal video-text retrieval task에서, 학습은 video feature와 text feature를 하나의 space에 project하는 방식으로 이루어 집니다. 이때, video에 포함된 다양한 feature (actions , objects, place, time)들을 얼마나 잘 활용하는지가 모델의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. video에서 objects(ResNet), activities(I3D) feature를 추출하는 방법들은 많이 개발되었습니다.
본 논문에서는 이러한 feature들을 효율적으로 fustion하는 방법을 제안합니다. 본 논문에서 제안하는 방법의 contribution은 크게 아래 2가지 입니다.

1. acttion, object, text, audio features를 fusion할 수 있는 architecture
2. hinge based triplet loss를 기반으로한, ranking loss function

paper: Contributions: The main contributions of this work can be summarized as follows.
• The success of video-text retrieval depends on more robust video understanding. This paper studies how to achieve the goal by utilizing multi-modal features from a video (different visual features and audio inputs.).
• Our proposed framework uses action, object, text and audio features by a fusion strategy for efficient retrieval. We also present a modified pairwise loss to better learn the joint embedding.
• We demonstrate a clear improvement over the state-of-the-art methods in the video to text retrieval tasks with the MSR-VTT dataset [35] and MSVD dataset [4].

2. REALTED WORK

Image-Text Retirevel

주로 loss function에 대한 related work을 분석하였습니다.
서로 다른 feature들을 하나의 space로 project하도록 학습하기 위한 방법으로, hinge based triplet loss가 많이 사용되었습니다.
여기에 추가적으로 아래와 같은 방법이 사용되었습니다.

• sample에 ranking을 추가로 사용하는 방법[1]
• closest negative sample만 사용하는 방법[2]

triplet loss의 개념과 closest negative sample만을 사용하는 VSEPP[2]가 어떻게 성능을 개선할 수 있는 지는 아래 그림을 통해 알 수 있습니다.

Video-Text Retirevel

이전 방법들에서는 Video에서 추출할 수 있는 여러 feature들이 제한 적으로 사용되었다는 내용이 주로 나옵니다.

3. APPROACH

본 논문에서 제안하는 전체 architecture는 아래 그림과 같습니다.

input (video, text)에서 text, activity, object, audio feature를 각각의 model을 사용해서 추출합니다. 추출된 feature들을 2개의 joint space(ObjectText Space, Activity-Text Space)에 project하여, sentence와 video의 similarity score를 구합니다. 이때, 각 joint space는 제안하는 Ranking loss를 사용하여 학습합니다.

1. ObjectText Space = text(GRU) + object(Resnet152)
2. Activity-Text Space = text(GRU) + [activity(I3D), audio feature(Sound Net)]

각 joint space에서 구해진 similarity scores 더해져 최종 ranking을 구합니다.\

3.1 Input Feature Representation

각 feature를 추출하는 방법은 아래와 같습니다.

• Text Feature:
  • model: GRU
  • input: word embedding (D=300)
  • end-to-end 학습
• Object Feature:
  • model: Resnet152
  • input: image (224 x 224)
  • embedding size = 2048
  • use pre-trained model (ImageNet dataset)
• Activity Feature:
  • model: I3D
  • input: use 16 frame images
  • embedding size = 1024
  • use pre-trained model (RGB-I3D model)
• Audio Feature:
  • model: SoundNet CNN
  • embedding size = 1024
  • use pre-trained model

3.2 Learning Embedding & 3.3 Proposed Ranking Loss

joint space로의 project를 위해 사용한, ranking loss function에 대해서 설명하는 session입니다.
수식에서 나오는 변수들은

• $v$: video feature를 joint space에 embedding한 vectore
• $t$: text feature를 joint space에 embedding한 vectore
• $v^-, t^-$: negarive sample에서 non-matching vectore
• $s(v,t)$: positive sample의 score
• $s(v,t^-) or s(v^-,t)$: negative sample의 score
• $\hat{v}, \hat{t}$: hardest negative sample

hinge based triplet loss을 사용한 수식은 아래와 같습니다. 여기서 $[f]_+ = max(f,0)$ 입니다.
모든 negative samples에 대해 optimize를 진행하므로, local minimun에 빠지기 쉽습니다. $$ \min_θ \sum_v \sum_{t^-} [α − S(v, t) + S(v, t^-)]_+ + \sum_t \sum_{v^−} [α − S(t, v) + S(t, v^-)]_+\\ $$ closest negative sample만을 사용하는 VSEPP[2]의 수식은 아래와 같습니다. negative sample들중 가장 similarity가 높은 sample에 대해서만 계산합니다. $$ \min_θ \sum_v [α − S(v, t) + S(v, \hat{t})]_+ + \sum_t [α − S(t, v) + S(t, \hat{v})]_+\\ $$ 본 논문에서는 VSEPP에 weighted ranking을 결합한 방식을 제안하였습니다. 수식은 아래와 같습니다. $$ \min_θ \sum_v L(r_v) [α − S(v, t) + S(v, \hat{t})]_+ + \sum_t L(r_t) [α − S(t, v) + S(t, \hat{v})]_+\\ L(r_v)=(1 + 1/(N-r_v+1))\\ r_v = rank\ of\ (v,t) $$

3.4 Matching and Ranking

총 ranking은 Object-Text space와 Activity-Text space의 similirity score 합으로 결정됩니다.

4. EXPERIMENTS

실험에는 Video to Text(MSR-VTT) dataset과 Microsoft Video Description(MSVD) dataset이 사용되었습니다.

• hyperparameter
  • batch size = 128
  • learning rate = 0.002 (/10 per 15 epochs)
  • ADAM optimizer
  • empirically choose margine α = 0.2
  • Evaluated on the validation set after every epoch. The model with the best sum of recalls on the validation set is chosen finally.

Table1는 MSR-VTT Dataset를 사용한 결과를 보여 줍니다. Ablation Studies도 같이 나와 있습니다.

실험 설명

• #1.1 Performance of loss function
• #1.2 Performance of different features
• #1.3 Performance of direct concatenation of different video features
• #1.4 Performance of one shared aligned space (using image-text and image-sound pairs loss)
• #1.5 Performance of two video-text spaces

결과 분석

• Loss Function:
  • 전반적으로 제안한 weighted ranking loss > VSEPP > VSE의 성능을 보입니다.
  • MeanRank에서 VSE가 성능이 잘나오기도 하는데요. 이는 VSE가 모든 sample을 optimize하려는 특징이 있기 때문이라고 볼 수 있습니다.
• Video Features:
  • Audio 단독으로 사용시 매우 낮은 performance를 보입니다.
  • Audio를 다른 feature와 같이 사용하면 성능에 유의미한 차이를 보입니다.
• Feature Concatenation for Representing Video:
  • multi video feature들의 단순한 concat은 오히려 single feature를 사용할 때보다 안 좋은 결과를 보여줍니다.
  • 이를 통해, 서로 다른 성질의 feature를 concate하는 것은 오히려 안 좋다는 것을 알 수 있습니다.
• Learning a Shared Space across Image, Text and Audio:
  • 단순 concat이 아닌 pair wise loss를 사용하여, 하나의 space에 project하여도 안 좋은 결과를 보여줍니다.
  • 3개의 feature를 하나의 space에 project하는 방식이 model의 flexibility를 더 줄 수 있지만, 결과적으로 더 복잡한 task가 되어 성능 최적화를 위한 좋은 방법은 아니라고 결론짓습니다.
• Fusion:
  • Audio feature를 추가로 사용할 경우, 유의미한 성능개선을 보입니다.
  • 하지만 main feature라고 볼 수는 없기 때문에, model에서 별도의 space를 부여하지는 않았습니다.

Table2,3은 MSVD Dataset을 사용한 결과입니다. MSVD Dataset은 mute dataset입니다. 결론적으로 제안하는 방법이 가장 좋은 성능을 보여줍니다.

CONCLUSIONS

본 논문에서는 cross-modal video-text retrivel 을 위한, 여러 video feature들과 audio feature를 joint embedding하는 방법을 제안하였습니다. 또한 효율적인 학습을 위하여, loss function에 weighted ranking을 결합한 방법을 제안하였습니다. 이를 통해서, 2가지 dataset에서 가장 좋은 성능을 보였습니다.

Reference

• DeViSE: A Deep Visual-Semantic Embedding Model
• VSE++: Improving Visual-Semantic Embeddings with Hard Negatives