Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward a Human-Level Video Understanding Intelligence

論文の概要: Toward a Human-Level Video Understanding Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04203v1
Date: Fri, 8 Oct 2021 15:41:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-11 14:43:01.486311
Title: Toward a Human-Level Video Understanding Intelligence
Title（参考訳）: ヒューマンレベル映像理解インテリジェンスを目指して
Authors: Yu-Jung Heo, Minsu Lee, Seongho Choi, Woo Suk Choi, Minjung Shin, Minjoon Jung, Jeh-Kwang Ryu, and Byoung-Tak Zhang
Abstract要約: 我々は、ビデオクリップを視聴し、ビデオストーリーについて人間と会話できるAIエージェントの開発を目指している。本稿では,映像理解知能の効果的かつ実用的な評価を行うためのビデオチューリングテストを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.65409641725054
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We aim to develop an AI agent that can watch video clips and have a conversation with human about the video story. Developing video understanding intelligence is a significantly challenging task, and evaluation methods for adequately measuring and analyzing the progress of AI agent are lacking as well. In this paper, we propose the Video Turing Test to provide effective and practical assessments of video understanding intelligence as well as human-likeness evaluation of AI agents. We define a general format and procedure of the Video Turing Test and present a case study to confirm the effectiveness and usefulness of the proposed test.
Abstract（参考訳）: 我々は、ビデオクリップを視聴し、ビデオストーリーについて人間と会話できるAIエージェントの開発を目指している。映像理解インテリジェンスの開発は極めて困難な課題であり、AIエージェントの進捗を適切に測定し分析するための評価方法も欠落している。本稿では,映像理解知能の効果的かつ実用的な評価と,AIエージェントの人間類似性評価を行うためのビデオチューリングテストを提案する。本稿では,ビデオチューリングテストの一般的な形式と手順を定義し,提案試験の有効性と有用性を確認するケーススタディを提案する。

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