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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17432v4
• Date: Wed, 24 Jul 2024 04:44:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 19:30:34.802813
• 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。

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