論文の概要: MVBench: A Comprehensive Multi-modal Video Understanding Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17005v2
• Date: Sun, 3 Dec 2023 16:37:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 20:47:17.398134
• Title: MVBench: A Comprehensive Multi-modal Video Understanding Benchmark
• Title（参考訳）: MVBench: 総合的なマルチモーダルビデオ理解ベンチマーク
• Authors: Kunchang Li, Yali Wang, Yinan He, Yizhuo Li, Yi Wang, Yi Liu, Zun Wang, Jilan Xu, Guo Chen, Ping Luo, Limin Wang, Yu Qiao
• Abstract要約: 本稿では、MVBenchという総合的なマルチモーダルビデオ理解ベンチマークを紹介する。 まず、これらの時間的タスクを定義するための新しい静的-動的手法を提案する。 そして,タスク定義に従って,公開ビデオアノテーションを複数選択QAに自動的に変換し,各タスクを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.83647588128146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid development of Multi-modal Large Language Models (MLLMs), a number of diagnostic benchmarks have recently emerged to evaluate the comprehension capabilities of these models. However, most benchmarks predominantly assess spatial understanding in the static image tasks, while overlooking temporal understanding in the dynamic video tasks. To alleviate this issue, we introduce a comprehensive Multi-modal Video understanding Benchmark, namely MVBench, which covers 20 challenging video tasks that cannot be effectively solved with a single frame. Specifically, we first introduce a novel static-to-dynamic method to define these temporal-related tasks. By transforming various static tasks into dynamic ones, we enable the systematic generation of video tasks that require a broad spectrum of temporal skills, ranging from perception to cognition. Then, guided by the task definition, we automatically convert public video annotations into multiple-choice QA to evaluate each task. On one hand, such a distinct paradigm allows us to build MVBench efficiently, without much manual intervention. On the other hand, it guarantees evaluation fairness with ground-truth video annotations, avoiding the biased scoring of LLMs. Moreover, we further develop a robust video MLLM baseline, i.e., VideoChat2, by progressive multi-modal training with diverse instruction-tuning data. The extensive results on our MVBench reveal that, the existing MLLMs are far from satisfactory in temporal understanding, while our VideoChat2 largely surpasses these leading models by over 15% on MVBench. All models and data are available at https://github.com/OpenGVLab/Ask-Anything.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(mllms)の急速な発展に伴い、これらのモデルの理解能力を評価するための多くの診断ベンチマークが最近登場している。 しかし、ほとんどのベンチマークは静的画像タスクの空間的理解を主に評価し、動的ビデオタスクの時間的理解を無視している。 この問題を軽減するために,一フレームで効果的に解決できない20の課題のビデオタスクをカバーする,総合的なマルチモーダルビデオ理解ベンチマークであるMVBenchを導入する。 具体的には、これらの時間的タスクを定義するための新しい静的-動的手法を提案する。 様々な静的タスクを動的タスクに変換することにより、知覚から認知まで幅広い時間的スキルを必要とする映像タスクを体系的に生成することができる。 そして,タスク定義に従って,公開ビデオアノテーションを複数選択QAに自動的に変換し,各タスクを評価する。 一方、このような異なるパラダイムは、手作業による介入を伴わずに、MVBenchを効率的に構築することができます。 一方,LLMのバイアススコアリングを回避し,ビデオアノテーションによる評価の公平性を保証する。 さらに,多様な命令調整データを用いたプログレッシブマルチモーダルトレーニングにより,より堅牢なビデオMLLMベースラインであるVideoChat2を開発する。 MVBenchの広範な結果から,既存のMLLMは時間的理解では満足できないが,VoiceChat2はMVBenchでは15%以上上回っていることがわかった。 すべてのモデルとデータはhttps://github.com/OpenGVLab/Ask-Anything.comで入手できる。

関連論文リスト

• The Surprising Effectiveness of Multimodal Large Language Models for Video Moment Retrieval [36.516226519328015]
  ビデオ言語タスクは空間的・時間的理解を必要とし、かなりの計算を必要とする。 本研究は,画像テキスト事前学習MLLMをモーメント検索に活用することの驚くべき有効性を示す。 我々は、Charades-STA、QVHighlights、ActivityNet Captionsといった広く使われているベンチマーク上で、新しい最先端のモーメント検索を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T06:59:09Z)
• MMBench-Video: A Long-Form Multi-Shot Benchmark for Holistic Video Understanding [67.56182262082729]
  本稿では,ビデオ理解において大規模視覚言語モデル(LVLM)を厳格に評価するための定量的なベンチマークであるMMBench-Videoを紹介する。 MMBench-VideoにはYouTubeの長いビデオが組み込まれており、フリーフォームの質問を採用し、実用的なユースケースを反映している。 ベンチマークは、慎重に構築された能力の分類に従って人間に注釈を付けることで、モデルの時間的推論スキルを調査するために慎重に作成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T17:26:01Z)
• Needle In A Video Haystack: A Scalable Synthetic Evaluator for Video MLLMs [20.168429351519055]
  ビデオ理解はマルチモーダル大言語モデル(LMLM)にとって重要な次のステップである 合成ビデオ生成によるベンチマーク構築フレームワークであるVideoNIAH(Video Needle In A Haystack)を提案する。 我々は、プロプライエタリモデルとオープンソースモデルの両方を包括的に評価し、ビデオ理解能力の重大な違いを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T17:50:05Z)
• Video-MME: The First-Ever Comprehensive Evaluation Benchmark of Multi-modal LLMs in Video Analysis [118.08008540513596]
  Video-MMEは、ビデオ解析におけるMLLMの完全なマルチモード評価ベンチマークである。 我々は,GPT-4シリーズやGemini 1.5 Pro,オープンソース画像モデルなど,最先端のMLLMを幅広く評価した。 我々の実験によると、Gemini 1.5 Proは最も優れた商用モデルであり、オープンソースモデルよりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T17:59:47Z)
• How Good is my Video LMM? Complex Video Reasoning and Robustness Evaluation Suite for Video-LMMs [98.37571997794072]
  CVRR-ES(Complex Video Reasoning and Robustness Evaluation Suite)について紹介する。 CVRR-ESは、11種類の実世界のビデオ次元にわたるビデオLMMの性能を包括的に評価する。 我々の発見は、次世代の人間中心AIシステムを構築する上で貴重な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T17:59:45Z)
• Holistic Autonomous Driving Understanding by Bird's-Eye-View Injected Multi-Modal Large Models [76.99140362751787]
  我々は17のサブタスクで91Kのマルチビュービデオ-QAペアを持つ新しいデータセットであるNuInstructを提案する。 また,BirdのEye-View特徴を効率的に抽出するエンドツーエンド手法であるBEV-InMLLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T01:54:22Z)
• VideoLLM: Modeling Video Sequence with Large Language Models [70.32832021713864]
  既存のビデオ理解モデルは、しばしばタスク固有であり、多様なタスクを扱う包括的な能力に欠ける。 我々は,事前学習したLLMのシーケンス推論機能を活用する,VideoLLMという新しいフレームワークを提案する。 VideoLLMは慎重に設計されたModality and Semantic Translatorを組み込んでおり、様々なモードからの入力を統一されたトークンシーケンスに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:51:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。