論文の概要: Video Understanding with Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17432v3
• Date: Mon, 22 Jul 2024 06:25:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 03:12:35.400876
• Title: Video Understanding with Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるビデオ理解:サーベイ
• Authors: Yunlong Tang, Jing Bi, Siting Xu, Luchuan Song, Susan Liang, Teng Wang, Daoan Zhang, Jie An, Jingyang Lin, Rongyi Zhu, Ali Vosoughi, Chao Huang, Zeliang Zhang, Pinxin Liu, Mingqian Feng, Feng Zheng, Jianguo Zhang, Ping Luo, Jiebo Luo, Chenliang Xu,
• Abstract要約: 言語・マルチモーダルタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の顕著な機能を考えると,近年の映像理解の進歩について概観する。 Vid-LLMの創発的能力は驚くほど進歩しており、特にオープンな多粒性推論能力がある。 本調査は,Vid-LLMのタスク,データセット,ベンチマーク,評価方法論に関する総合的研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.29126722004949
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the burgeoning growth of online video platforms and the escalating volume of video content, the demand for proficient video understanding tools has intensified markedly. Given the remarkable capabilities of large language models (LLMs) in language and multimodal tasks, this survey provides a detailed overview of recent advancements in video understanding that harness the power of LLMs (Vid-LLMs). The emergent capabilities of Vid-LLMs are surprisingly advanced, particularly their ability for open-ended multi-granularity (general, temporal, and spatiotemporal) reasoning combined with commonsense knowledge, suggesting a promising path for future video understanding. We examine the unique characteristics and capabilities of Vid-LLMs, categorizing the approaches into three main types: Video Analyzer x LLM, Video Embedder x LLM, and (Analyzer + Embedder) x LLM. Furthermore, we identify five sub-types based on the functions of LLMs in Vid-LLMs: LLM as Summarizer, LLM as Manager, LLM as Text Decoder, LLM as Regressor, and LLM as Hidden Layer. Furthermore, this survey presents a comprehensive study of the tasks, datasets, benchmarks, and evaluation methodologies for Vid-LLMs. Additionally, it explores the expansive applications of Vid-LLMs across various domains, highlighting their remarkable scalability and versatility in real-world video understanding challenges. Finally, it summarizes the limitations of existing Vid-LLMs and outlines directions for future research. For more information, readers are recommended to visit the repository at https://github.com/yunlong10/Awesome-LLMs-for-Video-Understanding.
• Abstract（参考訳）: オンラインビデオプラットフォームの急成長とビデオコンテンツの増大に伴い、熟練したビデオ理解ツールの需要は激増している。 言語およびマルチモーダルタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の顕著な機能を考えると、この調査はLLM(Vid-LLMs)のパワーを利用した映像理解の最近の進歩の概要を提供する。 Vid-LLMの創発的能力は驚くほど進歩しており、特に、オープンな多粒度推論(一般、時空間、時空間)とコモンセンスの知識が組み合わさり、将来的なビデオ理解の道のりを示唆している。 ビデオアナライザー x LLM, ビデオエンベッドダー x LLM, および (アナライザー + エンベッドダー) x LLM の3つのタイプに分類し, その特徴と機能について検討する。 さらに,LLMをSummarizer,LLM as Manager,LLM as Text Decoder,LLM as Regressor,LLM as Hidden Layer の5つのサブタイプを同定した。 さらに、この調査では、Vid-LLMのタスク、データセット、ベンチマーク、評価方法論について包括的に研究している。 さらに、さまざまなドメインにまたがるVid-LLMの広範な応用を探求し、実際のビデオ理解の課題において、その顕著なスケーラビリティと汎用性を強調している。 最後に、既存のVid-LLMの限界を要約し、今後の研究の方向性を概説する。 詳細については、https://github.com/yunlong10/Awesome-LLMs-for-Video-Understandingのリポジトリを参照してほしい。

関連論文リスト

• Using Large Language Models to Assist Video Content Analysis: An Exploratory Study of Short Videos on Depression [17.357574228709346]
  我々は,Large Language Models (LLMs) を用いたマルチモーダルコンテンツ分析の新しいワークフローに従って,ケーススタディを実施している。 LLMのビデオアノテーション機能をテストするために,うつ病に関する25の短いビデオから抽出した203を解析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T21:03:56Z)
• Dense Connector for MLLMs [89.50595155217108]
  Dense Connector - 既存のMLLMを大幅に強化するプラグイン・アンド・プレイ型ヴィジュアル言語コネクタ。 画像のみを訓練したわれわれのモデルは、ビデオ理解でも際立ったゼロショットの能力を誇示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:25:03Z)
• 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)
• From Image to Video, what do we need in multimodal LLMs? [19.85928004619801]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、マルチモーダル情報を理解する上で重要な機能を示す。 画像LLMからの映像LLMのための資源効率の高い開発パイプラインRED-VILLMを提案する。 我々のアプローチは、よりコスト効率が高くスケーラブルなマルチモーダルモデルの進歩の可能性を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T02:43:37Z)
• ST-LLM: Large Language Models Are Effective Temporal Learners [58.79456373423189]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキストの理解と生成において印象的な能力を示した。 ビデオベースの対話システムでビデオを効果的にエンコードし、理解する方法は、まだ解決されていない。 LLM内部の時空間シーケンスをモデル化したビデオLLMベースラインST-LLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-30T10:11:26Z)
• LLM4VG: Large Language Models Evaluation for Video Grounding [45.94959878409729]
  本稿では,ビデオグラウンド処理における異なるLLMの性能を体系的に評価する。 本稿では,VGの命令と異なる種類のジェネレータからの記述を統合するためのプロンプト手法を提案する。 実験結果から,既存のVidLLMはビデオグラウンディング性能の達成にはまだ程遠いが,これらのモデルをさらに微調整するためには,より時間的なビデオタスクを含めるべきである,という結論が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T08:15:02Z)
• Towards Vision Enhancing LLMs: Empowering Multimodal Knowledge Storage and Sharing in LLMs [72.49064988035126]
  マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の強化を目的としたMKS2という手法を提案する。 具体的には、LLMの内部ブロックに組み込まれたコンポーネントであるModular Visual Memoryを導入し、オープンワールドの視覚情報を効率的に保存するように設計されている。 実験により,MKS2は物理的・常識的な知識を必要とする文脈において,LLMの推論能力を大幅に増強することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T12:29:20Z)
• 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。