論文の概要: A Simple LLM Framework for Long-Range Video Question-Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17235v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 17:29:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 21:28:19.723251
• Title: A Simple LLM Framework for Long-Range Video Question-Answering
• Title（参考訳）: 長時間ビデオ質問応答のための簡易LLMフレームワーク
• Authors: Ce Zhang, Taixi Lu, Md Mohaiminul Islam, Ziyang Wang, Shoubin Yu, Mohit Bansal, Gedas Bertasius
• Abstract要約: 長距離ビデオ質問応答(LVQA)のための言語ベースのフレームワークであるLLoViを提案する。 我々のアプローチでは、フレーム/クリップレベルの視覚キャプタと大言語モデル(GPT-3.5, GPT-4)を併用する。 提案手法は50.3%の精度を達成し,従来のベストパフォーマンスアプローチを18.1%(絶対ゲイン)で上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.68887077133355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present LLoVi, a language-based framework for long-range video question-answering (LVQA). Unlike prior long-range video understanding methods, which are often costly and require specialized long-range video modeling design (e.g., memory queues, state-space layers, etc.), our approach uses a frame/clip-level visual captioner (e.g., BLIP2, LaViLa, LLaVA) coupled with a Large Language Model (GPT-3.5, GPT-4) leading to a simple yet surprisingly effective LVQA framework. Specifically, we decompose short and long-range modeling aspects of LVQA into two stages. First, we use a short-term visual captioner to generate textual descriptions of short video clips (0.5-8s in length) densely sampled from a long input video. Afterward, an LLM aggregates the densely extracted short-term captions to perform long-range temporal reasoning needed to understand the whole video and answer a question. To analyze what makes our simple framework so effective, we thoroughly evaluate various components of our system. Our empirical analysis reveals that the choice of the visual captioner and LLM is critical for good LVQA performance. Furthermore, we show that a specialized prompt that asks the LLM first to summarize the noisy short-term visual captions and then answer a given input question leads to a significant LVQA performance boost. On EgoSchema, which is best known as a very long-form video question-answering benchmark, our method achieves 50.3% accuracy, outperforming the previous best-performing approach by 18.1% (absolute gain). In addition, our approach outperforms the previous state-of-the-art by 4.1% and 3.1% on NeXT-QA and IntentQA. We also extend LLoVi to grounded LVQA and show that it outperforms all prior methods on the NeXT-GQA dataset. We will release our code at https://github.com/CeeZh/LLoVi.
• Abstract（参考訳）: 長距離ビデオ質問応答(LVQA)のための言語ベースのフレームワークであるLLoViを提案する。 従来の長距離映像理解手法とは異なり,この手法ではフレーム/クリップレベルの視覚キャプション(例えば, blip2, lavila, llava)と大規模言語モデル(gpt-3.5, gpt-4)を組み合わせることで,単純かつ驚くほど効率的なlvqaフレームワークを実現する。 具体的には,LVQAの短距離・長距離モデリングの側面を2段階に分解する。 まず、短いビデオクリップ(0.5-8秒)のテキスト記述を生成するために、短い視覚キャプタを用いて、長い入力ビデオから密にサンプリングする。 その後、LLMは、高密度に抽出された短い字幕を集約して、ビデオ全体を理解して質問に答えるために必要な長距離時間的推論を行う。 単純なフレームワークをなぜ効果的にするかを分析するため、システムの様々なコンポーネントを徹底的に評価する。 その結果,視覚的キャプタとLLMの選択がLVQAの良好な性能に重要であることが明らかとなった。 さらに,LLMに対して,まずノイズの多い短期的な視覚的キャプションを要約し,与えられた入力質問に答える特別なプロンプトが,LVQA性能を著しく向上させることを示す。 非常に長い形式のビデオ質問応答ベンチマークとして知られるegoschemaでは、従来のベストパフォーマンスアプローチを18.1%上回って50.3%の精度を達成している(絶対ゲイン)。 さらに,NeXT-QAとIntentQAでは,従来の最先端技術よりも4.1%,3.1%向上した。 また、LLoViを接地したLVQAに拡張し、NeXT-GQAデータセット上のすべての先行メソッドより優れていることを示す。 コードをhttps://github.com/CeeZh/LLoViでリリースします。

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