ダファベット 入金不要金琴教授团队3篇长文被AAAI 2023录用

近日，ダファベット 入金不要金琴教授团队AIM3多媒体计算验室3篇长文《Token Mixing: Parameter-Efficient Transfer Learning from Image-Language to Video-Language》、《Accommodating Audio Modality in CLIP for Multimodal Processing》、《MPMQA: Multimodal Question Answering on Product Manuals》被人工智能领域顶级会议AAAI录用。AAAI（AAAI Conferenceon Artificial Intelligence，人工智能会议）是由人工智能促进协会举办的国际人工智能领域顶级会议之一，汇集了全球最顶尖的人工智能领域专家学者，一直是人工智能界的研究风向标，在学术界久负盛名。AAAI是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，本届会议的论文录用率为19.6%。

3篇论文的第一作者分别是来自AIM3多媒体计算实验室的2021级硕士生刘玉琪、2020级硕士生阮璐丹和2020级博士生张良。

论文题目：Token Mixing: Parameter-Efficient Transfer Learning from Image-Language to Video-Language

作者：刘玉琪，徐鲁辉（腾讯），熊鹏飞（腾讯），金琴

通讯作者：金琴

论文概述：

将大规模预训练图像语言模型应用于视频语言任务面临两个挑战。一个是如何有效地将知识从静态图像转移到动态视频，另一个是如何应对由于模型规模不断增长而导致Fully Fine-tune的高昂成本。现有的尝试实现parameter-efficient的图像语言到视频语言迁移学习的工作可以分为两种类型：1）在2D Vision Transformer（ViT）之后附加一系列时间转换器块，2）将时间模块插入到ViT架构。虽然这两类方法只需要对新添加的组件进行微调，但仍有许多参数需要更新，并且它们仅在单个视频语言任务上得到验证。在这项工作中，基于我们对现有方法中不同时间建模组件的核心思想的分析，我们提出了一种Token Mix策略以允许跨帧交互，从而能够从预训练的图像语言模型转移到视频语言模型。通过从输入视频样本中选择和混合键集和值集来完成Token Mix。由于Token Mix不需要添加任何组件或模块，我们可以部分微调预训练的图像语言模型以实现parameter-efficient。我们进行了大量实验，将我们提出的Token Mix方法与其他parameter-efficient的迁移学习方法进行比较。我们的Token Mix方法在video understanding task和video generation task上都优于其他方法。此外，我们的方法在多个视频语言任务上取得了新的记录。

论文题目：Accommodating Audio Modality in CLIP for Multimodal Processing

作者：阮璐丹，胡安文，宋宇晴，张良，郑思鹏，金琴

通讯作者：金琴

论文概述：

本文工作旨在利用已有的视觉-文本预训练模型（CLIP），将其扩展到音频模态，用来加强下游视频理解的相关任务（视频检索、视频文本描述）。传统的音频预训练工作由于处理音频时间过短、提取音频信息单一，无法直接引入进行跨模态建模。针对CLIP的模型特点和训练特点，本文采用CLIP的图像编码器作为音频编码器，首先转化音频为语谱图序列，输入编码器得到音频的序列特征。在音频编码器的训练上，我们同时采用模态间和模态内部的对比学习，对齐音频模态与其他模态，提升编码器音频信息抽取能力。此外，通用视频中的音频同时包含语义信息和非语义信息，我们在音频编码器最后引入[VB],[NB]两个token，用语义信息为主的视频数据集Howto100M、非语义信息为主的视频数据集Audioset分别训练。我们的方法在多个数据集的视频检索、视频描述生成中都获取了显著提升，超过了原来的SOTA。

论文题目：MPMQA: Multimodal Question Answering on Product Manuals

作者：张良，胡安文，张静（三星），胡硕（三星），金琴

通讯作者：金琴

论文概述：

视觉信息对于在产品说明书的理解起十分关键的作用。现有的产品说明书问题回答（PMQA）任务只考虑了说明书中的文本内容，忽略了诸如产品图片和图例等视觉信息。该工作中我们提出了多模态产品说明书问题回答任务（MPMQA）。对于每个问题，MPMQA要求模型处理多模态说明书内容，并给出多模态的回答。我们通过人工标注构建了PM209数据集以支持MPMQA任务，PM209数据集由209份产品说明书构成，涵盖27种常见电子产品品牌。PM209将说明书的每一页划分为6种语义区域，并根据内容标注了共计22021个问题-回答对。每个问题的回答由文本回答（自然语言句子）和视觉回答（相关视觉区域）构成。由于说明书通常由多个页面构成，而问题往往只与部分页有关，MPMQA任务可以分为两个子任务：检索问题相关页和生成多模态回答。我们基于多任务学习，提出了可以完成上述两个子任务的统一URA模型，实验表明统一的URA模型能够与多个单任务模型表现相当。

作者简介：

刘玉琪，ダファベット 入金不要2021级硕士，计算机应用技术专业，主要研究方向是多模态学习，视频文本检索等。

阮璐丹，ダファベット 入金不要2020级硕士，计算机应用技术专业，主要研究方向是多模态预训练，多模态生成等。

张良，ダファベット 入金不要2020级博士，大数据科学与工程专业，主要研究方向是多模态和多语言理解。

金琴，中国ダファベット 入金不要计算机系教授，多媒体计算实验室(AIM3)负责人。主要研究领域为多媒体智能计算、人机交互。