論文の概要: OmniDataComposer: A Unified Data Structure for Multimodal Data Fusion
and Infinite Data Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04126v1
- Date: Tue, 8 Aug 2023 08:30:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 13:36:00.026235
- Title: OmniDataComposer: A Unified Data Structure for Multimodal Data Fusion
and Infinite Data Generation
- Title（参考訳）: OmniDataComposer: マルチモーダルデータ融合と無限データ生成のための統一データ構造
- Authors: Dongyang Yu and Shihao Wang and Yuan Fang and Wangpeng An
- Abstract要約: OmniDataComposerは、マルチモーダルデータ融合と無制限データ生成のための革新的なアプローチである。
6400以上のオブジェクトを識別でき、視覚情報のスペクトルを大幅に広げる。
多様なモダリティを網羅し、モダリティ間の相互強化を促進し、モダリティ間のデータ修正を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.422486373771742
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents OmniDataComposer, an innovative approach for multimodal
data fusion and unlimited data generation with an intent to refine and
uncomplicate interplay among diverse data modalities. Coming to the core
breakthrough, it introduces a cohesive data structure proficient in processing
and merging multimodal data inputs, which include video, audio, and text. Our
crafted algorithm leverages advancements across multiple operations such as
video/image caption extraction, dense caption extraction, Automatic Speech
Recognition (ASR), Optical Character Recognition (OCR), Recognize Anything
Model(RAM), and object tracking. OmniDataComposer is capable of identifying
over 6400 categories of objects, substantially broadening the spectrum of
visual information. It amalgamates these diverse modalities, promoting
reciprocal enhancement among modalities and facilitating cross-modal data
correction. \textbf{The final output metamorphoses each video input into an
elaborate sequential document}, virtually transmuting videos into thorough
narratives, making them easier to be processed by large language models. Future
prospects include optimizing datasets for each modality to encourage unlimited
data generation. This robust base will offer priceless insights to models like
ChatGPT, enabling them to create higher quality datasets for video captioning
and easing question-answering tasks based on video content. OmniDataComposer
inaugurates a new stage in multimodal learning, imparting enormous potential
for augmenting AI's understanding and generation of complex, real-world data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダルデータ融合と無制限データ生成のための革新的なアプローチであるOmniDataComposerについて述べる。
コアとなるブレークスルーは、ビデオ、オーディオ、テキストを含むマルチモーダルなデータ入力の処理と統合に熟練した凝集性のあるデータ構造の導入だ。
提案アルゴリズムは,映像・画像のキャプション抽出,高密度キャプション抽出,自動音声認識(ASR),光学文字認識(OCR),認識任意のモデル(RAM),オブジェクト追跡など,複数の操作の進歩を活用している。
omnidatacomposerは、6400以上のオブジェクトのカテゴリを識別でき、視覚情報のスペクトルを大きく広げることができる。
これらの多様なモダリティを融合させ、モダリティ間の相互強化を促進し、クロスモダリティデータの修正を促進する。
\textbf{the final outputは、各ビデオの入力を精巧なシーケンシャルなドキュメントに変換し、ビデオを徹底的な物語に変換し、大きな言語モデルによって処理しやすくする。
将来の展望には、無制限のデータ生成を促進するために各モダリティ用のデータセットを最適化することが含まれる。
この堅牢なベースは、ChatGPTのようなモデルに価値のない洞察を提供し、ビデオキャプションのための高品質なデータセットを作成し、ビデオコンテンツに基づいた質問応答タスクを緩和する。
OmniDataComposerは、マルチモーダル学習の新たなステージを開拓し、AIの理解と複雑な実世界のデータ生成を増大させる大きな可能性を与える。
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