時間的アクション検出の性能向上には、どのようなモダリティ(音声、テキストなど)の情報を組み合わせることが有効か?
時間的アクション検出（TAD）の性能向上には、音声やテキストなどの異なるモダリティの情報を組み合わせることが非常に有効です。音声情報は、アクションのコンテキストを提供し、特定のアクションに関連する音声的な手がかりを捉えることができます。例えば、料理の動画では、食材を切る音や鍋の音がアクションの識別に寄与します。また、テキスト情報、例えばキャプションや説明文は、アクションの意図や背景を理解する手助けとなり、視覚情報だけでは捉えきれないニュアンスを補完します。これにより、モデルはより豊かなコンテキストを持つ特徴を学習し、アクションの検出精度を向上させることが可能になります。さらに、マルチモーダル学習のアプローチを採用することで、異なる情報源からの相互作用を活用し、アクションの検出における不確実性を低減することが期待されます。