論文の概要: An Image Grid Can Be Worth a Video: Zero-shot Video Question Answering Using a VLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18406v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 09:48:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 17:27:38.445749
• Title: An Image Grid Can Be Worth a Video: Zero-shot Video Question Answering Using a VLM
• Title（参考訳）: ビデオに価値ある画像グリッド:VLMを使ったゼロショットビデオ質問回答
• Authors: Wonkyun Kim, Changin Choi, Wonseok Lee, Wonjong Rhee,
• Abstract要約: 本稿では,単一の視覚言語モデル(VLM)のみを利用する,シンプルで斬新な戦略を提案する。 ビデオ理解の本質は、時間的側面と各フレームの空間的詳細を包括的に管理することにある。 提案した画像グリッドビジョン言語モデル (IG-VLM) が既存の10のベンチマークのうち9つの手法を上回り, 提案手法を網羅した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.387054460181102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stimulated by the sophisticated reasoning capabilities of recent Large Language Models (LLMs), a variety of strategies for bridging video modality have been devised. A prominent strategy involves Video Language Models (VideoLMs), which train a learnable interface with video data to connect advanced vision encoders with LLMs. Recently, an alternative strategy has surfaced, employing readily available foundation models, such as VideoLMs and LLMs, across multiple stages for modality bridging. In this study, we introduce a simple yet novel strategy where only a single Vision Language Model (VLM) is utilized. Our starting point is the plain insight that a video comprises a series of images, or frames, interwoven with temporal information. The essence of video comprehension lies in adeptly managing the temporal aspects along with the spatial details of each frame. Initially, we transform a video into a single composite image by arranging multiple frames in a grid layout. The resulting single image is termed as an image grid. This format, while maintaining the appearance of a solitary image, effectively retains temporal information within the grid structure. Therefore, the image grid approach enables direct application of a single high-performance VLM without necessitating any video-data training. Our extensive experimental analysis across ten zero-shot video question answering benchmarks, including five open-ended and five multiple-choice benchmarks, reveals that the proposed Image Grid Vision Language Model (IG-VLM) surpasses the existing methods in nine out of ten benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) の高度な推論能力に刺激されて、ビデオモダリティをブリッジするための様々な戦略が考案されている。 ビデオ言語モデル(Video Language Models, ビデオ言語モデル)は、学習可能なインタフェースをビデオデータで訓練し、高度な視覚エンコーダとLLMを接続する。 近年, VideoLM や LLM などの基盤モデルを多段階にわたって利用し, モダリティ・ブリッジングに活用する新たな戦略が浮上している。 本研究では,単一の視覚言語モデル(VLM)のみを利用する,シンプルながら斬新な戦略を提案する。 私たちの出発点は、ビデオが時間的情報と織り交ぜられた一連の画像やフレームを含むという単純な洞察です。 ビデオ理解の本質は、時間的側面と各フレームの空間的詳細を包括的に管理することにある。 まず,複数のフレームをグリッド配置で配置することで,映像を合成画像に変換する。 結果として得られる単一のイメージは、イメージグリッドと呼ばれる。 このフォーマットは、単独画像の外観を維持しながら、グリッド構造内の時間情報を効果的に保持する。 したがって、画像グリッドアプローチは、ビデオデータトレーニングを必要とせずに、単一の高性能VLMを直接適用することができる。 提案した画像グリッドビジョン言語モデル(IG-VLM)が既存の10のベンチマークのうち9つの手法を上回っていることが明らかになった。

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