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이석현; 박진우; 김정은; 오창준; 김준영

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이석현 (중앙대학교) 박진우 (중앙대학교) 김정은 (중앙대학교) 오창준 (중앙대학교) 김준영 (중앙대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,784 - 2,787 (4page)

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The scene search and highlight detection for recent videos have become increasingly important topics. When performing text-based search in videos, the most crucial aspect is the cross-modal interaction between text and video. Previous studies have simply concatenated videos and text to conduct self-attention or used cross-attention for training. However, a problem arises during cross-attention where unrelated video clips might also receive attention, leading to information mixing. To address this, a solution using dummy tokens has been proposed. This paper aims to resolve the issues with cross attention using dummy tokens. First, generating dummy tokens using self-attention can lead to excessive attention between tokens, which can be problematic. To overcome this, we generate dummy tokens using cross-attention. Second, creating the same number of tokens for all input texts may not provide fair attention weights, so we generate tokens based on the length of the input text. Third, previous papers only used dummy tokens as keys and not as values, potentially leading to information loss. Therefore, we use k% of tokens as values as well. Finally, by adjusting the additional token count based on the similarity between tokens and input sentences, we enable a more accurate cross-modal interaction.

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