Adattare i modelli video alle informazioni mancanti

Capire i video che hanno diversi tipi di informazioni o modalità è molto importante, soprattutto nei video registrati dal punto di vista di una persona, spesso chiamati video egocentrici. Questi video possono includere elementi visivi, come ciò che la persona vede, e elementi audio, come ciò che sente. Quando questi diversi tipi di informazioni sono combinati, compiti come riconoscere azioni all'interno del video o localizzare momenti specifici diventano molto più facili.

Tuttavia, nella vita reale, possono esserci situazioni in cui alcune di queste informazioni importanti mancano. Questo può succedere per diversi motivi, come preoccupazioni sulla privacy, la necessità di efficienza o problemi con l'attrezzatura. Ad esempio, quando qualcuno registra un video usando una telecamera indossabile, alcune parti del video potrebbero essere rimosse per proteggere la privacy, oppure potrebbe essere usato solo l'audio invece del video.

I metodi attuali per affrontare questa mancanza di informazioni spesso richiedono che il modello-praticamente il framework che elabora il video-venga completamente riaddestrato ogni volta che ciò accade. Questo riaddestramento può essere costoso dal punto di vista computazionale, specialmente se ci sono molti video coinvolti.

In questo lavoro, presentiamo un nuovo modo per affrontare questo problema senza dover riaddestrare il modello. Invece, regoliamo il modello al momento del test, permettendo di adattarsi a qualsiasi informazione sia disponibile in quel momento.

#Adattamento al Momento del Test

L'idea principale è di lavorare sul problema al momento del test, che è quando vogliamo effettivamente usare il modello. Trattiamo questo problema come un compito di adattamento al momento del test, lasciando che il modello cambi in base alle informazioni che riceve durante il testing.

Il nostro approccio, chiamato MiDl, incoraggia il modello a essere meno dipendente da un tipo specifico di informazione che potrebbe essere disponibile durante il test. Lo fa minimizzando l'informazione reciproca-essenzialmente mantenendo la previsione non troppo legata alla fonte di informazione specifica disponibile in quel momento. Usiamo anche l'Auto-distillazione, che aiuta a mantenere le prestazioni del modello quando sono disponibili tutti i tipi di informazioni.

Con MiDl, riusciamo a migliorare il funzionamento del modello in queste condizioni senza doverlo riaddestrare prima. Questa è la prima soluzione auto-supervisionata progettata esclusivamente per gestire le informazioni mancanti al momento del test.

#La Sfida delle Modalità Mancanti

La sfida di usare video con più tipi di informazioni è diventata un'area chiave di interesse ultimamente. Questo è particolarmente vero in ambiti come il riconoscimento delle emozioni e l'analisi dei video per compiti legati alla comprensione delle azioni e dei momenti. I ricercatori stanno cercando sempre di più di progettare modelli che possano gestire diversi tipi di dati in modo efficace.

Tuttavia, molti modelli esistenti si aspettano di avere informazioni complete quando vengono testati, il che non riflette le situazioni della vita reale in cui i dati possono essere incompleti. Ad esempio, se una persona utilizza un dispositivo indossabile per registrare le proprie attività, alcune parti di quella registrazione potrebbero essere tagliate per motivi di privacy, oppure potrebbero essere disponibili solo determinati tipi di dati a causa delle limitazioni del dispositivo.

Quando i modelli vengono costruiti con questa assunzione, spesso faticano e si comportano male se si trovano di fronte a situazioni con informazioni mancanti. Infatti, a volte possono performare peggio di modelli più semplici che si basano solo su un tipo di informazione.

Molti ricercatori hanno cercato di affrontare recentemente il problema delle informazioni mancanti. Alcuni hanno considerato di cambiare la struttura dei modelli per combinare meglio le informazioni provenienti da diverse fonti. Altri hanno lavorato sulla creazione di regolarizzatori che possono aiutare a migliorare le prestazioni del modello quando alcune informazioni mancano.

Recentemente, i modelli transformer sono stati migliorati con token che possono apprendere durante l'addestramento. Questi token possono aiutare a compensare le informazioni mancanti durante il test, portando a migliori prestazioni.

Nonostante questi progressi, rimane un problema comune: la maggior parte dei metodi esistenti richiede un costoso riaddestramento del modello, rendendoli impraticabili per molte applicazioni con grandi set di dati di addestramento.

Questo ci porta a una domanda importante: possiamo creare metodi per gestire le informazioni mancanti durante il test senza dover riaddestrare i modelli?

#Framework di Adattamento al Momento del Test

L'adattamento al momento del test nel contesto delle informazioni mancanti comporta la gestione di un flusso di dati che potrebbe non includere tutte le modalità necessarie. Senza adattamento, il modello potrebbe elaborare le informazioni ma fallire nelle previsioni a causa dei dati mancanti.

Quando ci adattiamo al momento del test, il modello può regolare dinamicamente le sue prestazioni in base ai nuovi dati in arrivo. Questo gli consente di performare meglio anche quando si trova di fronte a modalità incomplete. La nostra ricerca mira a ridefinire il problema delle informazioni mancanti come una sfida di adattamento al momento del test.

Nel nostro approccio, il modello riceve le informazioni un pezzo alla volta, dove ogni pezzo può mancare di determinati tipi di dati. L'obiettivo è creare un metodo di adattamento che possa affinare le previsioni del modello in tempo reale man mano che incontra dati senza tutte le informazioni necessarie.

Mentre esploravamo i metodi attuali utilizzati per l'adattamento al momento del test, abbiamo osservato le loro limitazioni, specialmente nel trattare il problema delle modalità mancanti. Così abbiamo introdotto un nuovo approccio che si concentra sull'incoraggiare il modello a essere meno dipendente dalla fonte esatta di informazione disponibile durante il test.

Per raggiungere questo obiettivo, minimizziamo l'informazione reciproca tra le previsioni del modello e i tipi di informazioni utilizzate. In questo modo, il modello diventa più robusto a qualsiasi dato riceva durante il test. Inoltre, è inclusa l'auto-distillazione per aiutare a mantenere le prestazioni originali quando tutte le informazioni sono disponibili.

#MiDl: La Nostra Soluzione Proposta

Al momento del test, MiDl utilizza tre copie del modello per fare previsioni in base ai dati presentati. Ha anche un passaggio in avanti per ogni combinazione di informazioni disponibili. Il processo incoraggia le previsioni del modello adattato a allinearsi strettamente con le previsioni del modello originale.

L'aspetto dell'informazione reciproca di MiDl aiuta a ridurre la dipendenza da un singolo tipo di informazione, creando previsioni più generali e robuste. Il modello viene aggiornato in fasi, bilanciando gli aggiustamenti per l'informazione reciproca e l'auto-distillazione.

MiDl è distintivo perché è completamente auto-supervisionato, il che significa che si basa sui dati non etichettati che riceve al momento del test per adattarsi. L'adattamento avviene in modo online, il che significa che gli aggiustamenti vengono effettuati man mano che vengono rivelati nuovi campioni, con il modello che fa previsioni prima di ricevere il prossimo pezzo di dato.

Per riassumere i nostri contributi:

1. Ridefiniamo il problema delle informazioni mancanti come una sfida di adattamento al momento del test.
2. Valutiamo quanto siano efficaci i metodi esistenti in questo contesto.
3. Proponiamo MiDl, progettato per affrontare efficacemente il problema delle informazioni mancanti. MiDl incoraggia il modello a mantenere previsioni coerenti in base ai tipi di dati disponibili al momento del test.

#Valutazione delle Prestazioni

Abbiamo condotto esperimenti per valutare quanto bene MiDl performa in varie condizioni in cui l'informazione manca. Per fare questo, abbiamo utilizzato una varietà di modelli pre-addestrati e dataset. Nei nostri risultati, MiDl ha mostrato un miglioramento significativo nelle prestazioni senza la necessità di alcun riaddestramento.

#Dataset Utilizzati

Per i nostri esperimenti, ci siamo basati su due dataset principali: Epic-Kitchens e Epic-Sounds. Epic-Kitchens consiste in circa 100 ore di filmati di video di individui che interagiscono con il loro ambiente, specificamente mentre cucinano. Ogni istanza è etichettata con un sostantivo e un verbo che indicano l'azione eseguita.

Epic-Sounds fornisce annotazioni audio per gli stessi filmati video, permettendoci di valutare l'efficacia dei modelli nel riconoscere azioni in base al suono.

#Tassi di Modalità Mancanti

Nei nostri test, abbiamo presentato il modello pre-addestrato con flussi di dati di convalida non etichettati, mentre cadevano intenzionalmente un tipo di informazione. Abbiamo impostato tassi specifici in cui alcune modalità erano mancanti per vedere quanto bene il modello potesse adattarsi.

Abbiamo determinato i tassi di mancanza controllando quanto spesso fosse disponibile solo un tipo di informazione nel flusso. Ad esempio, abbiamo eliminato il suono o il video in vari tassi per osservare quanto efficacemente i modelli potessero comunque fare previsioni in queste situazioni.

#Risultati

Confrontando il nostro MiDl proposto con altri metodi esistenti, abbiamo osservato che ha costantemente migliorato le prestazioni dei modelli pre-addestrati in circostanze in cui le modalità erano mancanti. In particolare, ha aumentato l'accuratezza dei modelli anche in scenari con alti tassi di mancanza, fornendo guadagni significativi rispetto all'addestramento unimodale.

Nel dataset Epic-Kitchens, MiDl ha raggiunto miglioramenti notevoli nell'accuratezza in diversi tassi di mancanza, dimostrando la sua efficacia. Allo stesso modo, per il dataset Epic-Sounds, ha aumentato significativamente le prestazioni.

È importante notare che questi risultati sono arrivati senza la necessità di riaddestrare il modello, mostrando come MiDl permetta un'adattamento efficace al momento del test.

#Adattamento a Lungo Termine

Abbiamo anche esaminato come MiDl si comporta quando affronta un lungo flusso di dati. L'assunzione qui è che il modello incontri un flusso continuo di informazioni nel tempo. Questo consente al nostro MiDl di adattarsi per periodi più lunghi, migliorando ulteriormente le sue prestazioni.

Quando il modello è esposto a flussi di dati più lunghi con modalità complete e incomplete, abbiamo notato che la capacità di MiDl di migliorare le prestazioni aumenta. Ad esempio, in condizioni in cui il tasso di mancanza era molto alto, MiDl è riuscito a ottenere risultati migliori mentre si adattava alle informazioni ricevute nel tempo.

Questo evidenzia il vantaggio di MiDl nelle applicazioni del mondo reale dove il flusso continuo di dati è comune. Più a lungo il modello ha accesso a dati non etichettati con informazioni complete, meglio performa nel gestire le modalità mancanti.

#Adattamento Fuori dal Dominio

Abbiamo anche esaminato come MiDl si adatta quando fornito con dati non etichettati provenienti da una fonte diversa prima del deployment. Ad esempio, abbiamo usato Ego4D, che contiene video egocentrici provenienti da varie situazioni che differiscono dal dataset principale.

Anche se i video di Ego4D provengono da contesti diversi, abbiamo scoperto che adattare MiDl su questo set di dati diverso può migliorare la sua capacità di gestire le modalità mancanti quando valutato sui dataset principali. La versatilità di MiDl si fa notare, poiché mostra guadagni di prestazioni consistenti, anche quando esposto a variazioni nella distribuzione dei dati.

#Conclusione

Questo lavoro presenta MiDl, un nuovo metodo progettato per affrontare le sfide delle modalità mancanti nei compiti di riconoscimento video al momento del test. Incoraggiando il modello a diventare meno dipendente da fonti di informazione specifiche e utilizzando strategie di adattamento efficaci, MiDl migliora significativamente le prestazioni dei modelli pre-addestrati in diversi scenari.

I nostri ampi esperimenti evidenziano i benefici pratici di MiDl su diversi dataset, dimostrando la sua robustezza nelle applicazioni del mondo reale. Man mano che la tecnologia avanza, metodi come MiDl saranno essenziali nello sviluppo di sistemi capaci di prestazioni affidabili anche di fronte a informazioni incomplete.

Attraverso MiDl, puntiamo a spianare la strada per soluzioni più efficaci e pratiche nel campo del riconoscimento video e oltre, consolidando il suo ruolo nell'affrontare la sfida sempre presente delle modalità mancanti.