論文の概要: Long Story Short: Story-level Video Understanding from 20K Short Films

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10221v2
• Date: Fri, 10 Jan 2025 10:36:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:25:45.938731
• Title: Long Story Short: Story-level Video Understanding from 20K Short Films
• Title（参考訳）: 長編長編:20K短編映画からのストーリーレベルの映像理解
• Authors: Ridouane Ghermi, Xi Wang, Vicky Kalogeiton, Ivan Laptev,
• Abstract要約: 本稿では,公開映画データセットとして最大規模のショートフィルム20K(SF20K)を提案する。 SF20Kは20,143本のアマチュア映画で構成され、複数選択とオープンエンドの質問応答という形で長期的なビデオタスクを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.06191555110948
• License:
• Abstract: Recent developments in vision-language models have significantly advanced 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 depict activities of one person in a single scene. Although existing movie datasets offer richer content, they are often limited to short-term tasks, lack publicly available videos, and frequently encounter data leakage issues given the use of subtitles and other information about commercial movies during LLM pretraining. To address the above limitations, we propose Short-Films 20K (SF20K), the largest publicly available movie dataset. SF20K is composed of 20,143 amateur films and offers long-term video tasks in the form of multiple-choice and open-ended question answering. Our extensive analysis of SF20K reveals minimal data leakage, emphasizes the need for long-term reasoning, and demonstrates the strong performance of recent VLMs. Finally, we show that instruction tuning on the SF20K-Train set substantially improves model performance, paving the way for future progress in long-term video understanding.
• Abstract（参考訳）: 近年の視覚言語モデルの発展により、映像理解は大幅に進歩した。 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描写することが多い。 既存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、多くの場合、短期的なタスクに制限され、公開ビデオが欠如し、LLM事前訓練中にサブタイトルやその他の商用映画に関する情報を使用すると、しばしばデータ漏洩問題に遭遇する。 上記の制限に対処するため,公開映画データセットとして最大規模のショートフィルム20K(SF20K)を提案する。 SF20Kは20,143本のアマチュア映画で構成され、複数選択とオープンエンドの質問応答という形で長期的なビデオタスクを提供する。 SF20Kを広範囲に分析した結果,データリークの最小化,長期的推論の必要性,最近のVLMの強力な性能が示された。 最後に,SF20K-Trainセットの命令チューニングによりモデル性能が大幅に向上し,長期ビデオ理解における今後の進歩の道が開かれたことを示す。

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