論文の概要: Chrono: A Simple Blueprint for Representing Time in MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18113v5
• Date: Tue, 11 Mar 2025 10:03:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 16:15:11.204439
• Title: Chrono: A Simple Blueprint for Representing Time in MLLMs
• Title（参考訳）: Chrono: MLLMで時間を表現するためのシンプルなブループリント
• Authors: Boris Meinardus, Hector Rodriguez, Anil Batra, Anna Rohrbach, Marcus Rohrbach,
• Abstract要約: ビデオ言語モデルにおける文脈的・時間的理解の課題について,ビデオにおける時間的局所化の課題を探求することによって検討する。 画像テキスト事前学習MLLMに適用可能なユニバーサルシーケンス青写真であるChronoを紹介する。 我々は、最も広く使われているベンチマークであるCharades-STA、QVHighlights、ActivityNet Captions、NeXT-GQA上でのグラウンドドビデオ質問応答において、新しいSOTAを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.036784478999245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent success of Large Language Models (LLMs) has prompted the extension to the multimodal domain developing image-text Multimodal LLMs (MLLMs) and then video-text models. In this work, we investigate the challenge of contextual and temporal comprehension in video-language models by exploring the task of temporal localization in videos. To address this problem, prior works have developed complex task-specific architectures, novel modules to embed time into MLLMs, or leveraged additional input signals such as video transcripts to best encode contextual and temporal information. Interestingly, we find that most of these efforts are surpassed by a much simpler design. We introduce Chrono, a universal sequence blueprint that can be applied to an image-text pretrained MLLM. Through extensive ablations across different MLLM architectures, finetuning and zero-shot settings, and different datasets, we achieve a new SOTA in moment retrieval on the most widely used benchmarks Charades-STA, QVHighlights, ActivityNet Captions, and grounded video question answering on NeXT-GQA.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) の成功により、画像テキストマルチモーダル LLM (MLLMs) とビデオテキストモデルを開発するマルチモーダルドメインへの拡張が進められている。 本研究では,ビデオ言語モデルにおける文脈的・時間的理解の課題について,時間的ローカライゼーションの課題を探求することによって検討する。 この問題に対処するために、先行研究は複雑なタスク固有のアーキテクチャ、MLLMに時間を入れる新しいモジュール、あるいはビデオの書き起こしなどの追加入力信号を利用して文脈情報や時間情報を最適にエンコードした。 興味深いことに、これらの取り組みのほとんどは、はるかにシンプルな設計に勝っている。 画像テキスト事前学習MLLMに適用可能なユニバーサルシーケンス青写真であるChronoを紹介する。 様々なMLLMアーキテクチャ、微調整、ゼロショット設定、異なるデータセットにわたる広範囲な改善を通じて、最も広く使われているベンチマークであるCharades-STA、QVHighlights、ActivityNet Captions、NeXT-GQAのグラウンドドビデオ質問応答のモーメント検索において、新しいSOTAを実現する。

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