論文の概要: LifelongMemory: Leveraging LLMs for Answering Queries in Long-form Egocentric Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05269v3
• Date: Tue, 05 Nov 2024 22:08:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:21:17.192945
• Title: LifelongMemory: Leveraging LLMs for Answering Queries in Long-form Egocentric Videos
• Title（参考訳）: LifelongMemory: 長めのエゴセントリックビデオの問合せにLLMを活用する
• Authors: Ying Wang, Yanlai Yang, Mengye Ren,
• Abstract要約: LifelongMemoryは、自然言語による質問応答と検索を通じて、長い形式のエゴシックなビデオメモリにアクセスするための新しいフレームワークである。 Ego4D の自然言語クエリ (NLQ) の課題に対して,本手法は質問応答のためのベンチマークの最先端性能を実現し,高い競争力を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.127197238628396
• License:
• Abstract: In this paper we introduce LifelongMemory, a new framework for accessing long-form egocentric videographic memory through natural language question answering and retrieval. LifelongMemory generates concise video activity descriptions of the camera wearer and leverages the zero-shot capabilities of pretrained large language models to perform reasoning over long-form video context. Furthermore, LifelongMemory uses a confidence and explanation module to produce confident, high-quality, and interpretable answers. Our approach achieves state-of-the-art performance on the EgoSchema benchmark for question answering and is highly competitive on the natural language query (NLQ) challenge of Ego4D. Code is available at https://github.com/agentic-learning-ai-lab/lifelong-memory.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語による質問応答と検索を通じて,長めのエゴシックなビデオメモリにアクセスするための新しいフレームワークであるLifelongMemoryを紹介する。 LifelongMemoryは、カメラ装着者の簡潔なビデオアクティビティ記述を生成し、訓練済みの大言語モデルのゼロショット機能を活用して、長めのビデオコンテキストに対する推論を行う。 さらに、LifelongMemoryは信頼性と説明モジュールを使用して、信頼性、高品質、解釈可能な回答を生成する。 提案手法は,質問応答のためのEgoSchemaベンチマークの最先端性能を実現し,Ego4Dの自然言語クエリ(NLQ)課題に対して高い競争力を持つ。 コードはhttps://github.com/agentic-learning-ai-lab/lifelong-Memoryで入手できる。

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