論文の概要: Video ChatCaptioner: Towards Enriched Spatiotemporal Descriptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04227v3
- Date: Wed, 24 May 2023 14:01:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-26 01:36:24.963767
- Title: Video ChatCaptioner: Towards Enriched Spatiotemporal Descriptions
- Title（参考訳）: Video ChatCaptioner: 時空間記述の充実を目指して
- Authors: Jun Chen, Deyao Zhu, Kilichbek Haydarov, Xiang Li, Mohamed Elhoseiny
- Abstract要約: 動画からダイナミックなシーンを伝えるビデオキャプションは、自然言語の理解を深める。
本稿では,より包括的なビデオ記述を作成するための革新的なアプローチであるVideo ChatCaptionerを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.650879247687747
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Video captioning aims to convey dynamic scenes from videos using natural
language, facilitating the understanding of spatiotemporal information within
our environment. Although there have been recent advances, generating detailed
and enriched video descriptions continues to be a substantial challenge. In
this work, we introduce Video ChatCaptioner, an innovative approach for
creating more comprehensive spatiotemporal video descriptions. Our method
employs a ChatGPT model as a controller, specifically designed to select frames
for posing video content-driven questions. Subsequently, a robust algorithm is
utilized to answer these visual queries. This question-answer framework
effectively uncovers intricate video details and shows promise as a method for
enhancing video content. Following multiple conversational rounds, ChatGPT can
summarize enriched video content based on previous conversations. We
qualitatively demonstrate that our Video ChatCaptioner can generate captions
containing more visual details about the videos. The code is publicly available
at https://github.com/Vision-CAIR/ChatCaptioner
- Abstract（参考訳）: 映像キャプションは自然言語を用いて映像から動的シーンを伝達することを目的としており、環境内の時空間情報の理解を促進する。
近年の進歩はあったが、詳細でリッチなビデオ記述を生成することは依然として大きな課題である。
本稿では,より包括的な時空間的ビデオ記述を作成するための革新的なアプローチである video chatcaptioner を紹介する。
本手法では,ChatGPTモデルをコントローラとして使用し,特に映像コンテンツ駆動質問に対するフレームの選択を目的とした。
その後、ロバストなアルゴリズムを用いてこれらのビジュアルクエリに答える。
この質問応答フレームワークは、複雑な映像の詳細を効果的に明らかにし、映像コンテンツの強化方法として約束を示す。
複数の会話ラウンドの後、ChatGPTは以前の会話に基づいてリッチなビデオコンテンツを要約することができる。
われわれのビデオチャットキャプチャーは、ビデオに関するより視覚的な詳細を含むキャプションを生成できることを定性的に証明する。
コードはhttps://github.com/Vision-CAIR/ChatCaptionerで公開されている。
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