論文の概要: VURF: A General-purpose Reasoning and Self-refinement Framework for Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14743v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 01:18:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 10:51:37.481598
• Title: VURF: A General-purpose Reasoning and Self-refinement Framework for Video Understanding
• Title（参考訳）: VURF:ビデオ理解のための汎用推論・自己組織化フレームワーク
• Authors: Ahmad Mahmood, Ashmal Vayani, Muzammal Naseer, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) の推論能力に基づくビデオ理解・推論フレームワーク (VURF) を提案する。 ビデオタスクの文脈でLLMの実用性を拡張するための新しいアプローチである。 我々は,その文脈学習能力を利用して,映像理解のための実行可能な視覚プログラムを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.12464615430036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies have demonstrated the effectiveness of Large Language Models (LLMs) as reasoning modules that can deconstruct complex tasks into more manageable sub-tasks, particularly when applied to visual reasoning tasks for images. In contrast, this paper introduces a Video Understanding and Reasoning Framework (VURF) based on the reasoning power of LLMs. Ours is a novel approach to extend the utility of LLMs in the context of video tasks, leveraging their capacity to generalize from minimal input and output demonstrations within a contextual framework. By presenting LLMs with pairs of instructions and their corresponding high-level programs, we harness their contextual learning capabilities to generate executable visual programs for video understanding. To enhance program's accuracy and robustness, we implement two important strategies. Firstly, we employ a feedback-generation approach, powered by GPT-3.5, to rectify errors in programs utilizing unsupported functions. Secondly, taking motivation from recent works on self refinement of LLM outputs, we introduce an iterative procedure for improving the quality of the in-context examples by aligning the initial outputs to the outputs that would have been generated had the LLM not been bound by the structure of the in-context examples. Our results on several video-specific tasks, including visual QA, video anticipation, pose estimation and multi-video QA illustrate the efficacy of these enhancements in improving the performance of visual programming approaches for video tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、複雑なタスクをより管理可能なサブタスクに分解可能な推論モジュールとして、特に画像の視覚的推論タスクに適用する場合に、LLM(Large Language Models)の有効性が実証されている。 これとは対照的に,LLMの推論能力に基づいたビデオ理解・推論フレームワーク(VURF)を提案する。 ビデオタスクのコンテキストにおいてLLMの実用性を拡張し,最小限のインプットとアウトプットのデモをコンテキストフレームワーク内で一般化する,新たなアプローチを提案する。 LLMを命令のペアとそれに対応する高レベルプログラムで提示することにより、その文脈学習能力を利用して、映像理解のための実行可能なビジュアルプログラムを生成する。 プログラムの精度と堅牢性を高めるために,我々は2つの重要な戦略を実装した。 まず,GPT-3.5を用いたフィードバック生成手法を用いて,非サポート機能を利用したプログラムの誤りの修正を行う。 第2に,LLM出力の自己改善に関する最近の研究からモチベーションを得て,初期出力を生成すべき出力に整列させることにより,インコンテキストの例の構造に縛られなければ,インコンテキストの例の質を向上させるための反復的手順を導入する。 視覚的QA, 映像予測, ポーズ推定, マルチビデオQAなど, 映像に特有なタスクについて検討した。

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