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Foundation Models and Adaptive Feature Selection: A Synergistic Approach to Video Question Answering
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了视频问答中的挑战，现有方法在整合问题与视频帧方面存在不足。我们提出的局部-全球问知视频嵌入（LGQAVE）通过跨注意力机制和动态图转换器，显著提升了视频问答的准确性。
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关键要点
- 视频问答（VideoQA）面临复杂挑战，现有方法在整合问题与视频帧方面存在不足。
- 提出的局部-全球问知视频嵌入（LGQAVE）通过跨注意力机制和动态图转换器，创新性地整合多模态知识。
- LGQAVE显著提升了视频的问知表示，在多个基准测试中表现出优于现有模型的问答准确性。
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