論文の概要: Short Film Dataset (SFD): A Benchmark for Story-Level Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10221v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 17:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 12:27:23.244603
• Title: Short Film Dataset (SFD): A Benchmark for Story-Level Video Understanding
• Title（参考訳）: Short Film Dataset (SFD):ストーリーレベルのビデオ理解のためのベンチマーク
• Authors: Ridouane Ghermi, Xi Wang, Vicky Kalogeiton, Ivan Laptev,
• Abstract要約: 本研究では,1078本のアマチュア映画を公開するショートフィルムデータセットを提案する。 本実験は,SFD課題を解決するための長期的推論の必要性を強調した。 視覚データのみを使用する場合と比較して、現在のモデルの性能は大幅に低下する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.06191555110948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in vision-language models have significantly propelled video understanding. Existing datasets and tasks, however, have notable limitations. Most datasets are confined to short videos with limited events and narrow narratives. For example, datasets with instructional and egocentric videos often document the activities of one person in a single scene. Although some movie datasets offer richer content, they are often limited to short-term tasks, lack publicly available videos and frequently encounter data leakage given the use of movie forums and other resources in LLM training. To address the above limitations, we propose the Short Film Dataset (SFD) with 1,078 publicly available amateur movies, a wide variety of genres and minimal data leakage issues. SFD offers long-term story-oriented video tasks in the form of multiple-choice and open-ended question answering. Our extensive experiments emphasize the need for long-term reasoning to solve SFD tasks. Notably, we find strong signals in movie transcripts leading to the on-par performance of people and LLMs. We also show significantly lower performance of current models compared to people when using vision data alone.
• Abstract（参考訳）: 近年の視覚言語モデルの進歩は映像理解を著しく促進している。 しかし、既存のデータセットとタスクには、注目すべき制限がある。 ほとんどのデータセットは、限られたイベントと狭い物語を持つ短いビデオに限られている。 例えば、インストラクションとエゴセントリックなビデオを持つデータセットは、1つのシーンで1人のアクティビティを文書化することが多い。 一部の映画データセットは、よりリッチなコンテンツを提供するが、しばしば短期的なタスクに制限され、公開ビデオが欠如し、映画フォーラムやその他のLLMトレーニングのリソースを使用すると、しばしばデータ漏洩に遭遇する。 上記の制限に対処するため,1078本のアマチュア映画が公開されているショートフィルムデータセット (SFD) を提案する。 SFDは、複数選択とオープンな質問応答という形で、長期的なストーリー指向のビデオタスクを提供する。 本研究では,SFD課題を解決するための長期的推論の必要性を強調した。 特に,映画本文中の強い信号は,人やLLMのオンパーパフォーマンスに繋がる。 また、視覚データのみを使用する場合と比較して、現在のモデルの性能は大幅に低下する。

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