論文の概要: Understanding Long Videos with Multimodal Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16998v2
- Date: Mon, 11 Nov 2024 17:56:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 17:14:34.325227
- Title: Understanding Long Videos with Multimodal Language Models
- Title（参考訳）: マルチモーダル言語モデルによるロングビデオの理解
- Authors: Kanchana Ranasinghe, Xiang Li, Kumara Kahatapitiya, Michael S. Ryoo,
- Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、長いビデオ理解ベンチマークにおいて優れたパフォーマンスを達成するために、最近のアプローチを可能にしている。
本研究では,LLMの広範な世界知識と強力な推論能力が,この強みにどのように影響するかを考察する。
得られたマルチモーダルビデオ理解フレームワークは、複数のビデオ理解ベンチマークで最先端のパフォーマンスを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.78900245769057
- License:
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have allowed recent LLM-based approaches to achieve excellent performance on long-video understanding benchmarks. We investigate how extensive world knowledge and strong reasoning skills of underlying LLMs influence this strong performance. Surprisingly, we discover that LLM-based approaches can yield surprisingly good accuracy on long-video tasks with limited video information, sometimes even with no video specific information. Building on this, we exploring injecting video-specific information into an LLM-based framework. We utilize off-the-shelf vision tools to extract three object-centric information modalities from videos and then leverage natural language as a medium for fusing this information. Our resulting Multimodal Video Understanding (MVU) framework demonstrates state-of-the-art performance across multiple video understanding benchmarks. Strong performance also on robotics domain tasks establish its strong generality. Our code will be released publicly.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、LLMベースのアプローチにより、長いビデオ理解ベンチマークで優れたパフォーマンスを実現している。
本研究では,LLMの広範な世界知識と強力な推論能力が,この強みにどのように影響するかを考察する。
意外なことに、LLMベースのアプローチは、ビデオ情報に制限のある長時間のタスクにおいて、時にはビデオ固有の情報さえも、驚くほど優れた精度が得られることが判明した。
これに基づいて,LLMベースのフレームワークにビデオ固有情報を注入することを検討する。
市販の視覚ツールを用いて,映像から3つの対象中心情報モダリティを抽出し,その情報を融合する媒体として自然言語を活用する。
得られたMVU(Multimodal Video Understanding)フレームワークは,複数のビデオ理解ベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを示す。
ロボット分野のタスクにも強いパフォーマンスは、その強い一般性を確立する。
私たちのコードは公開されます。
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