論文の概要: DeVAn: Dense Video Annotation for Video-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05060v2
• Date: Fri, 9 Aug 2024 16:26:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 20:51:27.956162
• Title: DeVAn: Dense Video Annotation for Video-Language Models
• Title（参考訳）: DeVAn:ビデオ言語モデルのためのDense Video Annotation
• Authors: Tingkai Liu, Yunzhe Tao, Haogeng Liu, Qihang Fan, Ding Zhou, Huaibo Huang, Ran He, Hongxia Yang,
• Abstract要約: 実世界のビデオクリップに記述を生成する視覚言語モデルの有効性を評価するために,人間の注釈付きデータセットを提案する。 データセットには、20秒から60秒間の8.5KのYouTubeビデオクリップが含まれており、幅広いトピックや関心事をカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.70692422636313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel human annotated dataset for evaluating the ability for visual-language models to generate both short and long descriptions for real-world video clips, termed DeVAn (Dense Video Annotation). The dataset contains 8.5K YouTube video clips of 20-60 seconds in duration and covers a wide range of topics and interests. Each video clip is independently annotated by 5 human annotators, producing both captions (1 sentence) and summaries (3-10 sentences). Given any video selected from the dataset and its corresponding ASR information, we evaluate visuallanguage models on either caption or summary generation that is grounded in both the visual and auditory content of the video. Additionally, models are also evaluated on caption- and summary-based retrieval tasks, where the summary-based retrieval task requires the identification of a target video given excerpts of a given summary. Given the novel nature of the paragraph-length video summarization task, we compared different existing evaluation metrics and their alignment with human preferences and found that model-based evaluation metrics provide more semantically-oriented and human-aligned evaluation. Finally, we benchmarked a wide range of current video-language models on DeVAn, and we aim for DeVAn to serve as a useful evaluation set in the age of large language models and complex multi-modal tasks. Code is available at https: //github.com/TK-21st/DeVAn.
• Abstract（参考訳）: 実世界のビデオクリップの短い記述と長い記述の両方を生成できる視覚言語モデル(Dense Video Annotation, DVAn)を評価するための,人間の注釈付きデータセットを提案する。 データセットには、20秒から60秒間の8.5KのYouTubeビデオクリップが含まれており、幅広いトピックや関心事をカバーしている。 各ビデオクリップは、5人のアノテータによって独立に注釈付けされ、キャプション(1文)と要約(3-10文)の両方を生成する。 データセットから選択したビデオとその対応するASR情報から、ビデオの視覚的内容と聴覚的内容の両方に基礎を置いたキャプションまたは要約生成に基づいて、視覚言語モデルを評価する。 さらに、サマリベースの検索タスクでは、サマリベースの検索タスクは、所定のサマリの抜粋が与えられたターゲットビデオの識別を必要とする。 段落長映像要約タスクの斬新な性質を考慮し,既存の評価指標と人間の嗜好との整合性を比較し,モデルに基づく評価指標がより意味論的かつ人間的な評価を提供することを示した。 最後に、我々は、DeVAnで現在のビデオ言語モデルを広範囲にベンチマークし、大規模な言語モデルと複雑なマルチモーダルタスクの時代に有用な評価セットとしてDeVAnを提供することを目標にしている。 コードはhttps: //github.com/TK-21st/DeVAnで入手できる。

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