論文の概要: DrVideo: Document Retrieval Based Long Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12846v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 04:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:15:32.221124
• Title: DrVideo: Document Retrieval Based Long Video Understanding
• Title（参考訳）: DrVideo: ドキュメント検索によるロングビデオ理解
• Authors: Ziyu Ma, Chenhui Gou, Hengcan Shi, Bin Sun, Shutao Li, Hamid Rezatofighi, Jianfei Cai,
• Abstract要約: DrVideoは、長いビデオ理解のために設計されたドキュメント検索ベースのシステムである。 まず、長いビデオを粗いテキストベースの長文に変換して、キーフレームを検索し、拡張されたキーフレーム情報で文書を更新する。 その後、エージェントベースの反復ループを使用して、欠落した情報を継続的に検索し、十分な質問関連情報が収集されるまで文書を増補する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.34473173458403
• License:
• Abstract: Most of the existing methods for video understanding primarily focus on videos only lasting tens of seconds, with limited exploration of techniques for handling long videos. The increased number of frames in long videos poses two main challenges: difficulty in locating key information and performing long-range reasoning. Thus, we propose DrVideo, a document-retrieval-based system designed for long video understanding. Our key idea is to convert the long-video understanding problem into a long-document understanding task so as to effectively leverage the power of large language models. Specifically, DrVideo first transforms a long video into a coarse text-based long document to initially retrieve key frames and then updates the documents with the augmented key frame information. It then employs an agent-based iterative loop to continuously search for missing information and augment the document until sufficient question-related information is gathered for making the final predictions in a chain-of-thought manner. Extensive experiments on long video benchmarks confirm the effectiveness of our method. DrVideo significantly outperforms existing LLM-based state-of-the-art methods on EgoSchema benchmark (3 minutes), MovieChat-1K benchmark (10 minutes), and the long split of Video-MME benchmark (average of 44 minutes).
• Abstract（参考訳）: 既存のビデオ理解手法のほとんどは、長大なビデオを扱う技術について限定的に探究しながら、数秒間しかビデオに焦点を合わせている。 長いビデオのフレーム数の増加は、キー情報を見つけるのが難しいことと、長距離推論を行うのに2つの大きな課題をもたらす。 そこで本稿では,長いビデオ理解を目的とした文書検索システムであるDrVideoを提案する。 我々のキーとなる考え方は、長いビデオ理解問題を文書理解タスクに変換して、大きな言語モデルのパワーを効果的に活用することである。 具体的には、DrVideoは、まず長いビデオを粗いテキストベースの長いドキュメントに変換して、まずキーフレームを検索し、次に拡張されたキーフレーム情報でドキュメントを更新する。 その後、エージェントベースの反復ループを使用して、欠落した情報を継続的に検索し、最終予測を連鎖的に行うのに十分な質問関連情報が収集されるまで文書を増補する。 長大なビデオベンチマーク実験により,本手法の有効性が確認された。 DrVideoは、EgoSchemaベンチマーク(3分)、MovieChat-1Kベンチマーク(10分)、Video-MMEベンチマーク(平均44分)において、既存のLLMベースの最先端メソッドよりも大幅に優れています。

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