論文の概要: Video-Bench: A Comprehensive Benchmark and Toolkit for Evaluating Video-based Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16103v2
• Date: Tue, 28 Nov 2023 18:16:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 21:40:02.630340
• Title: Video-Bench: A Comprehensive Benchmark and Toolkit for Evaluating Video-based Large Language Models
• Title（参考訳）: Video-Bench: ビデオベース大規模言語モデル評価のための総合ベンチマークとツールキット
• Authors: Munan Ning and Bin Zhu and Yujia Xie and Bin Lin and Jiaxi Cui and Lu Yuan and Dongdong Chen and Li Yuan
• Abstract要約: ビデオベースの大規模言語モデル(Video-LLMs)が最近導入され、認識と理解の基本的な改善と多様なユーザからの問い合わせの両方をターゲットにしている。 このようなモデルの開発を導くため、堅牢で包括的な評価システムの構築が重要となる。 本稿では,ビデオLLMの評価に特化して設計されたツールキットとともに,新しい総合的なベンチマークであるtextitVideo-Benchを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.84810348214113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video-based large language models (Video-LLMs) have been recently introduced, targeting both fundamental improvements in perception and comprehension, and a diverse range of user inquiries. In pursuit of the ultimate goal of achieving artificial general intelligence, a truly intelligent Video-LLM model should not only see and understand the surroundings, but also possess human-level commonsense, and make well-informed decisions for the users. To guide the development of such a model, the establishment of a robust and comprehensive evaluation system becomes crucial. To this end, this paper proposes \textit{Video-Bench}, a new comprehensive benchmark along with a toolkit specifically designed for evaluating Video-LLMs. The benchmark comprises 10 meticulously crafted tasks, evaluating the capabilities of Video-LLMs across three distinct levels: Video-exclusive Understanding, Prior Knowledge-based Question-Answering, and Comprehension and Decision-making. In addition, we introduce an automatic toolkit tailored to process model outputs for various tasks, facilitating the calculation of metrics and generating convenient final scores. We evaluate 8 representative Video-LLMs using \textit{Video-Bench}. The findings reveal that current Video-LLMs still fall considerably short of achieving human-like comprehension and analysis of real-world videos, offering valuable insights for future research directions. The benchmark and toolkit are available at: \url{https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-Bench}.
• Abstract（参考訳）: ビデオベースの大規模言語モデル(Video-LLMs)が最近導入され、認識と理解の基本的な改善と多様なユーザからの問い合わせの両方をターゲットにしている。 人工知能の実現という究極の目標を追求するために、真にインテリジェントなビデオllmモデルは、周囲を観察し理解するだけでなく、人間レベルの常識を持ち、ユーザに適切に決定を下すべきである。 このようなモデルの開発を導くため、堅牢で包括的な評価システムの構築が重要となる。 そこで本稿では,ビデオllm評価のためのツールキットとともに,新しい総合ベンチマークである \textit{video-bench} を提案する。 このベンチマークは、ビデオ排他的理解、事前知識に基づく質問回答、理解と意思決定の3つのレベルにまたがる、ビデオLLMの能力を評価する10の精巧なタスクで構成されている。 さらに,各種タスクのプロセスモデル出力に適した自動ツールキットを導入し,メトリクスの計算を容易にし,便利な最終スコアを生成する。 ビデオ-LLMの代表的な8種をtextit{Video-Bench} を用いて評価した。 この結果によると、現在のビデオ-LLMは人間のような理解と実世界のビデオの分析を達成できない状態にあり、将来の研究の方向性に貴重な洞察を与えている。 ベンチマークとツールキットは: \url{https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-Bench}.comで入手できる。

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