論文の概要: Movie101v2: Improved Movie Narration Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13370v2
- Date: Fri, 18 Oct 2024 16:44:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-21 14:22:58.799578
- Title: Movie101v2: Improved Movie Narration Benchmark
- Title（参考訳）: Movie101v2: 映画ナレーションベンチマークの改善
- Authors: Zihao Yue, Yepeng Zhang, Ziheng Wang, Qin Jin,
- Abstract要約: 映像の自動ナレーションは、視覚障害者を支援するために、映像に合わせたプロット記述を生成することを目的としている。
映画ナレーションに特化して設計されたデータ品質を向上した大規模バイリンガルデータセットであるMovie101v2を紹介する。
新しいベンチマークに基づいて,GPT-4Vを含む多数の視覚言語モデルをベースライン化し,ナレーション生成における課題の詳細な分析を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.54176725112229
- License:
- Abstract: Automatic movie narration aims to generate video-aligned plot descriptions to assist visually impaired audiences. Unlike standard video captioning, it involves not only describing key visual details but also inferring plots that unfold across multiple movie shots, presenting distinct and complex challenges. To advance this field, we introduce Movie101v2, a large-scale, bilingual dataset with enhanced data quality specifically designed for movie narration. Revisiting the task, we propose breaking down the ultimate goal of automatic movie narration into three progressive stages, offering a clear roadmap with corresponding evaluation metrics. Based on our new benchmark, we baseline a range of large vision-language models, including GPT-4V, and conduct an in-depth analysis of the challenges in narration generation. Our findings highlight that achieving applicable movie narration generation is a fascinating goal that requires significant research.
- Abstract（参考訳）: 映像の自動ナレーションは、視覚障害者を支援するために、映像に合わせたプロット記述を生成することを目的としている。
標準的なビデオキャプションとは異なり、重要な視覚的詳細を記述するだけでなく、複数の映像に広がるプロットを推論し、異なる複雑な課題を提示する。
そこで本研究では,映画ナレーションに特化したデータ品質を向上した大規模バイリンガルデータセットであるMovie101v2を紹介する。
課題を再考し、自動映画のナレーションの最終的な目標を3段階に分割し、対応する評価指標を用いた明確なロードマップを提供する。
新しいベンチマークに基づいて,GPT-4Vを含む多数の視覚言語モデルをベースライン化し,ナレーション生成における課題の詳細な分析を行う。
以上の結果から,映画ナレーション生成の達成は重要な研究を必要とする魅力的な目標であることが示唆された。
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