論文の概要: Audio-Visual LLM for Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06720v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 02:50:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 18:32:42.390035
• Title: Audio-Visual LLM for Video Understanding
• Title（参考訳）: 映像理解のためのLLM
• Authors: Fangxun Shu, Lei Zhang, Hao Jiang, Cihang Xie
• Abstract要約: 本稿では,視覚的および聴覚的入力を総合的ビデオ理解に用いたマルチモーダル大言語モデルであるAudio-Visual LLMを提案する。 GPT-4から派生した高品質のビデオ命令データセットを提案する。 実験により、オーディオ・ビジュアルのLLMは、様々なビデオ理解タスクで強いゼロショット結果が得られることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.963166809113005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents Audio-Visual LLM, a Multimodal Large Language Model that takes both visual and auditory inputs for holistic video understanding. A key design is the modality-augmented training, which involves the integration of modality-specific tokens engineered to activate the appropriate visual and/or auditory encoder selectively. This mechanism is pivotal in enabling end-to-end joint training with video data at different modalities, including visual-only, audio-only, and audio-visual formats. Moreover, we introduce a high-quality video instruction dataset, derived from GPT-4. This dataset allows Audio-Visual LLM to adeptly process a variety of task-oriented video instructions, ranging from multi-turn conversations and audio-visual narratives to complex reasoning tasks. Extensive experiments demonstrate that Audio-Visual LLM impressively achieves strong zero-shot results across a range of video understanding tasks. For example, Audio-Visual LLM achieves an accuracy of 53.7% on MSRVTT-QA, outperforming non-LLM-based InterVideo by 6.6% and LLM-based Valley by 4.4%, respectively. Additionally, our Audio-Visual LLM also achieves competitive performance on audio tasks (e.g., AudioCaps).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚的および聴覚的入力を総合的ビデオ理解に用いたマルチモーダル大言語モデルであるAudio-Visual LLMを提案する。 鍵となる設計は、適切な視覚および/または聴覚エンコーダを選択的に活性化するように設計されたモダリティ固有のトークンの統合を含むモダリティ提示トレーニングである。 このメカニズムは、視覚のみ、オーディオオンリー、オーディオ-ビジュアルフォーマットなど、さまざまなモードでビデオデータとエンドツーエンドのジョイントトレーニングを可能にする上で重要なものだ。 さらに,gpt-4から派生した高品質ビデオ命令データセットを提案する。 このデータセットは、マルチターン会話やオーディオ視覚物語から複雑な推論タスクまで、様々なタスク指向のビデオ命令を順応的に処理することを可能にする。 広範にわたる実験により、オーディオ・ビジュアルのLLMは、様々なビデオ理解タスクで強いゼロショット結果が得られることが実証された。 例えば、Audio-Visual LLMはMSRVTT-QAで53.7%の精度を達成し、非LLMベースのInterVideoを6.6%、LLMベースのValleyを4.4%上回った。 さらに、私たちのAudio-Visual LLMはオーディオタスク(例えばAudioCaps)の競合性能も達成しています。

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