論文の概要: Beyond Raw Videos: Understanding Edited Videos with Large Multimodal Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10484v2
• Date: Fri, 27 Sep 2024 02:47:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 01:33:31.259089
• Title: Beyond Raw Videos: Understanding Edited Videos with Large Multimodal Model
• Title（参考訳）: 生ビデオを超えて: 大きなマルチモーダルモデルで編集されたビデオを理解する
• Authors: Lu Xu, Sijie Zhu, Chunyuan Li, Chia-Wen Kuo, Fan Chen, Xinyao Wang, Guang Chen, Dawei Du, Ye Yuan, Longyin Wen,
• Abstract要約: 我々は、編集カテゴリ、すなわちエフェクト、面白い、ミーム、ゲームをカバーするビデオVQAベンチマークを構築した。 オープンソースビデオのLMMのほとんどはベンチマークでは不十分であり、ソーシャルメディア上の編集されたショートビデオと通常の生ビデオの間に大きなドメインギャップがあることを示唆している。 LMMの一般化能力を向上させるため,Panda-70M/WebVid生ビデオとTikTok/CapCut編集ビデオの両方に基づいて,提案したベンチマークのトレーニングセットを収集した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.38322742493649
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emerging video LMMs (Large Multimodal Models) have achieved significant improvements on generic video understanding in the form of VQA (Visual Question Answering), where the raw videos are captured by cameras. However, a large portion of videos in real-world applications are edited videos, \textit{e.g.}, users usually cut and add effects/modifications to the raw video before publishing it on social media platforms. The edited videos usually have high view counts but they are not covered in existing benchmarks of video LMMs, \textit{i.e.}, ActivityNet-QA, or VideoChatGPT benchmark. In this paper, we leverage the edited videos on a popular short video platform, \textit{i.e.}, TikTok, and build a video VQA benchmark (named EditVid-QA) covering four typical editing categories, i.e., effect, funny, meme, and game. Funny and meme videos benchmark nuanced understanding and high-level reasoning, while effect and game evaluate the understanding capability of artificial design. Most of the open-source video LMMs perform poorly on the EditVid-QA benchmark, indicating a huge domain gap between edited short videos on social media and regular raw videos. To improve the generalization ability of LMMs, we collect a training set for the proposed benchmark based on both Panda-70M/WebVid raw videos and small-scale TikTok/CapCut edited videos, which boosts the performance on the proposed EditVid-QA benchmark, indicating the effectiveness of high-quality training data. We also identified a serious issue in the existing evaluation protocol using the GPT-3.5 judge, namely a "sorry" attack, where a sorry-style naive answer can achieve an extremely high rating from the GPT judge, e.g., over 4.3 for correctness score on VideoChatGPT evaluation protocol. To avoid the "sorry" attacks, we evaluate results with GPT-4 judge and keyword filtering. The dataset is released at https://github.com/XenonLamb/EditVid-QA.
• Abstract（参考訳）: 新たなビデオLMM (Large Multimodal Models) は,VQA (Visual Question Answering) という形で一般的なビデオ理解において,カメラによって生映像をキャプチャする,大幅な改善を実現している。 しかし、現実世界のアプリケーションにおけるビデオの大部分は、編集されたビデオである‘textit{e g } で、ユーザーは通常、ソーシャルメディアプラットフォームに公開する前に、生のビデオにエフェクトや修正を加える。 編集されたビデオは通常、高い視聴数を持つが、既存のビデオLMM、 \textit{i.e.}、ActivityNet-QA、VideoChatGPTベンチマークではカバーされない。 本稿では,人気のショートビデオプラットフォームである‘textit{i.e.},TikTok’の編集ビデオを活用し,エフェクト,面白い,ミーム,ゲームという4つの典型的な編集カテゴリをカバーするビデオVQAベンチマーク(EditVid-QA)を構築する。 ファニービデオとミームビデオは、曖昧な理解と高レベルの推論をベンチマークし、エフェクトとゲームは人工デザインの理解能力を評価する。 オープンソースビデオのLMMのほとんどはEditVid-QAベンチマークでは不十分で、ソーシャルメディア上の編集されたショートビデオと通常の生ビデオの間に大きなドメインギャップがあることを示している。 Panda-70M/WebVid生ビデオとTikTok/CapCut編集ビデオの両方に基づいて,LMMの一般化能力を向上させるため,提案したEditVid-QAベンチマークの性能を高め,高品質なトレーニングデータの有効性を示す。 また, GPT-3.5 判定器を用いた既存の評価プロトコルの深刻な問題,すなわち「sorry」攻撃では, VideoChatGPT 評価プロトコルの正確性スコアが4.3以上で GPT 判定器から極めて高い評価が得られる。 この攻撃を避けるため,GPT-4判定とキーワードフィルタリングによる評価を行った。 データセットはhttps://github.com/XenonLamb/EditVid-QAでリリースされる。

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