論文の概要: ViLMA: A Zero-Shot Benchmark for Linguistic and Temporal Grounding in Video-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07022v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 02:13:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 15:52:54.119873
• Title: ViLMA: A Zero-Shot Benchmark for Linguistic and Temporal Grounding in Video-Language Models
• Title（参考訳）: ViLMA:ビデオ言語モデルにおける言語的・時間的接地のためのゼロショットベンチマーク
• Authors: Ilker Kesen, Andrea Pedrotti, Mustafa Dogan, Michele Cafagna, Emre Can Acikgoz, Letitia Parcalabescu, Iacer Calixto, Anette Frank, Albert Gatt, Aykut Erdem, Erkut Erdem
• Abstract要約: ViLMA(ビデオ言語モデルアセスメント)は,VidLMのきめ細かい機能を評価するタスク非依存のベンチマークである。 ViLMAは、コントロールされた評価スイートを提供し、これらのモデルの真の可能性と、人間レベルの理解と比較してパフォーマンスのギャップを浮き彫りにしている。 静止画像を用いた視覚言語モデルに比べ,現在のVidLMの接地能力は良くないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.305932427801682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the ever-increasing popularity of pretrained Video-Language Models (VidLMs), there is a pressing need to develop robust evaluation methodologies that delve deeper into their visio-linguistic capabilities. To address this challenge, we present ViLMA (Video Language Model Assessment), a task-agnostic benchmark that places the assessment of fine-grained capabilities of these models on a firm footing. Task-based evaluations, while valuable, fail to capture the complexities and specific temporal aspects of moving images that VidLMs need to process. Through carefully curated counterfactuals, ViLMA offers a controlled evaluation suite that sheds light on the true potential of these models, as well as their performance gaps compared to human-level understanding. ViLMA also includes proficiency tests, which assess basic capabilities deemed essential to solving the main counterfactual tests. We show that current VidLMs' grounding abilities are no better than those of vision-language models which use static images. This is especially striking once the performance on proficiency tests is factored in. Our benchmark serves as a catalyst for future research on VidLMs, helping to highlight areas that still need to be explored.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたビデオ言語モデル(VidLMs)の普及に伴い、その視覚言語能力をより深く掘り下げる堅牢な評価手法を開発する必要がある。 この課題に対処するために,タスクに依存しないVLMA(Video Language Model Assessment,ビデオ言語モデルアセスメント)を提案する。 タスクベースの評価は、価値はあるものの、vidlmが処理する必要がある移動画像の複雑さと特定の時間的側面を捉えることができない。 慎重にキュレートされた対策によって、ViLMAはコントロールされた評価スイートを提供し、これらのモデルの真の可能性と、人間レベルの理解と比較してパフォーマンスのギャップを浮き彫りにする。 vilmaには、主要な反事実テストの解決に不可欠な基本的な能力を評価する熟練度テストも含まれている。 静止画像を用いた視覚言語モデルに比べ,現在のVidLMの接地能力は良くないことを示す。 熟練度テストのパフォーマンスが考慮されると、これは特に印象的になります。 我々のベンチマークは、将来のVidLMの研究の触媒として機能し、まだ調査が必要な領域の強調に役立つ。

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