論文の概要: VaQuitA: Enhancing Alignment in LLM-Assisted Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02310v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 19:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 17:35:37.785040
• Title: VaQuitA: Enhancing Alignment in LLM-Assisted Video Understanding
• Title（参考訳）: VaQuitA:LLM支援ビデオ理解におけるアライメント向上
• Authors: Yizhou Wang, Ruiyi Zhang, Haoliang Wang, Uttaran Bhattacharya, Yun Fu and Gang Wu
• Abstract要約: 本稿では,映像情報とテキスト情報の相乗効果を向上するための最先端フレームワークであるVaQuitAを紹介する。 データレベルでは、フレームを均一にサンプリングする代わりに、CLIPスコアランキングでガイドされるサンプリング手法を実装している。 機能レベルでは、Visual-Query Transformerと一緒にトレーニング可能なVideo Perceiverを統合します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.075626670943116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in language-model-based video understanding have been progressing at a remarkable pace, spurred by the introduction of Large Language Models (LLMs). However, the focus of prior research has been predominantly on devising a projection layer that maps video features to tokens, an approach that is both rudimentary and inefficient. In our study, we introduce a cutting-edge framework, VaQuitA, designed to refine the synergy between video and textual information. At the data level, instead of sampling frames uniformly, we implement a sampling method guided by CLIP-score rankings, which enables a more aligned selection of frames with the given question. At the feature level, we integrate a trainable Video Perceiver alongside a Visual-Query Transformer (abbreviated as VQ-Former), which bolsters the interplay between the input question and the video features. We also discover that incorporating a simple prompt, "Please be critical", into the LLM input can substantially enhance its video comprehension capabilities. Our experimental results indicate that VaQuitA consistently sets a new benchmark for zero-shot video question-answering tasks and is adept at producing high-quality, multi-turn video dialogues with users.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) の導入により,言語モデルに基づく映像理解の進歩が目覚ましいペースで進んでいる。 しかし、先行研究の焦点は、ビデオの特徴をトークンにマッピングするプロジェクション層を考案することであり、これは初歩的で非効率なアプローチである。 本研究では,映像情報とテキスト情報の相乗効果を向上するための最先端フレームワークであるVaQuitAを紹介する。 データレベルでは、フレームを一様にサンプリングする代わりに、CLIPスコアランキングでガイドされるサンプリング手法を実装し、与えられた質問とより整合したフレームの選択を可能にする。 機能レベルでは、トレーニング可能なVideo PerceiverとVisual-Query Transformer(VQ-Former)を統合し、入力された質問とビデオ機能の間の相互作用を強化する。 また,LLM入力に簡単なプロンプト"Please be critical"を組み込むことで,映像理解能力を大幅に向上させることができることがわかった。 実験結果から,VaQuitAはゼロショットビデオ質問応答タスクの新しいベンチマークを一貫して設定し,高品質なマルチターンビデオ対話をユーザに提供できることが示唆された。

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