Apprentissage multi-modal pour la compréhension de vidéos

Multi-Modal Learning for Video Understanding

• Auteur / Autrice : Valentin Gabeur
• Direction : Karteek Alahari, Cordelia Schmid
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/10/2022
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Jean Kuntzmann (Grenoble)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Équipe-projet Apprentissage de modèles à partir de données massives (Montbonnot, Isère ; 2019-....)
• Jury : Président / Présidente : Éric Gaussier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Florian Metze
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Josef Sivic, Andrea Vedaldi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Vision artificielle (robotique)

Interaction multimodale

Intelligence artificielle

Mots clés libres

Intelligence artificielle

Multi-Modal

Vision artificielle

Artificial intelligence

Multi-Modal

Computer vision

Résumé

Avec la consommation toujours croissante de contenu audiovisuel sur Internet, la compréhension automatique de vidéos est devenue un problème important afin de proposer aux utilisateurs le contenu qui correspond à leurs attentes. Comparé aux médias plus traditionnels, le signal vidéo est intrinsèquement multimodal, ses informations sont réparties entre plusieurs modalités telles que la parole, l'audio ou la vision. Cette thèse vise à concevoir et entraîner des modèles d'apprentissage profond capables d'exploiter ces différentes modalités pour comprendre automatiquement le contenu vidéo.Bien que des modèles d'apprentissage particulièrement performants aient été développés pour les problèmes unimodaux, le traitement des données multimodales telles que la vidéo a reçu comparativement moins d'attention. Dans la première partie de ce manuscrit, nous introduisons une architecture basée sur un transformer qui exploite des descripteurs unimodaux pré-extraits à différents moments de la vidéo et les fusionne en une unique représentation. Bénéficiant du mécanisme d'attention, nous montrons que notre modèle est capable de traiter le signal vidéo à travers ses différentes modalités ainsi que temporellement. Nous couplons notre encodeur vidéo avec un encodeur de texte dans une architecture intermodale et établissons un nouvel état de l'art pour la tâche de recherche texte-vidéo sur trois jeux de données.L'entraînement d'un tel modèle nécessite cependant une grande quantité de vidéos manuellement annotées. Afin de tirer parti des milliards de vidéos non annotées disponibles sur Internet, l'approche courante a été d'utiliser les mots prononcés dans la séquence comme supervision pour pré-entraîner un encodeur vidéo sur les autres modalités. Bien que l'encodeur résultant soit capable de traiter les informations visuelles et sonores, il n'a pas été entraîné à exploiter le discours oral des vidéos. Dans la deuxième partie de ce manuscrit, nous proposons une méthode pour pré-entraîner un encodeur multimodal sur toutes les modalités vidéo, y compris la parole. A chaque étape d'entraînement, nous masquons entièrement une modalité différente de l'entrée de l'encodeur et l'utilisons comme supervision. Nous affinons notre modèle sur la tâche de recherche de vidéos et montrons que notre approche est particulièrement adaptée aux jeux de données où les requêtes des utilisateurs concernent le discours prononcé dans la vidéo.Extraire la transcription du signal audio peut être difficile, en particulier lorsqu'il est bruité. Dans le cas d'un contenu audiovisuel, la modalité visuelle peut fournir des indices précieux pour mieux extraire la parole des vidéos. Dans la troisième partie de ce manuscrit, nous introduisons une architecture encodeur-décodeur ainsi qu'une stratégie de pré-apprentissage pour entraîner un modèle de reconnaissance vocale non seulement sur le signal audio, mais également sur le signal visuel. Nous évaluons la contribution de notre approche sur un jeu de données de test qui démontre la contribution de la modalité visuelle pour la reconnaissance de la parole dans des conditions audio difficiles.

With the ever-increasing consumption of audio-visual media on the internet, video understanding has become an important problem in order to provide users with the right content. Compared to more traditional media, the video signal is inherently multi-modal, its information is scattered across several modalities such as speech, audio or vision. This thesis aims at designing and training deep learning models that exploit those different modalities to automatically understand video content. While the community has developed high performance deep-learning models for uni-modal problems, processing multi-modal inputs such as video has received less attention. In the first part of this thesis, we introduce a transformer-based architecture that leverages pre-extracted uni-modal features obtained at different moments in the video and fuses them into a single video representation. Taking advantage of the attention mechanism, we show that our model processes the video signal across both modalities and time. We couple our video encoder with a caption encoder into a cross-modal architecture and obtain state-of-the art results for the text-to-video retrieval task on three datasets.Training such a model unfortunately requires a large amount of manually captioned videos. In order to leverage the billions of unlabelled videos on the internet, the common approach has been to use the accompanying speech as supervision to pretrain a video encoder on the other modalities. While the resulting encoder is capable of processing visual information and sound, it has not been trained to attend the spoken language in videos. In the second part of this thesis, we propose a method to pretrain a multi-modal encoder on all video modalities, including speech. At each training batch, we completely mask out a different modality from the video encoder input and use it as supervision. We finetune our model on the task of text-to-video retrieval and show that our approach is particularly suitable for datasets where user queries relate to the spoken content in the video.Extracting spoken language from the audio signal can be challenging, particularly when the audio is noisy. In the case of audio-visual media, the visual modality can provide precious cues to better extract speech from videos. In the third part of this thesis we introduce an encoder-decoder architecture as well as a pretraining strategy to not only train a speech recognition model on the audio signal but also on the visual signal. We evaluate the contribution of our approach on a challenging test set which demonstrates the contribution of the visual modality under challenging audio conditions.