Fugu-MT 論文翻訳(概要): KeyVideoLLM: Towards Large-scale Video Keyframe Selection

論文の概要: KeyVideoLLM: Towards Large-scale Video Keyframe Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03104v1
Date: Wed, 3 Jul 2024 13:41:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 14:06:19.753990
Title: KeyVideoLLM: Towards Large-scale Video Keyframe Selection
Title（参考訳）: KeyVideoLLM: 大規模ビデオキーボード選択に向けて
Authors: Hao Liang, Jiapeng Li, Tianyi Bai, Chong Chen, Conghui He, Bin Cui, Wentao Zhang,
Abstract要約: KeyVideoLLMは、ビデオLLMデータを効率的に管理するためのテキストフレーム類似性に基づく選択方法である。データ圧縮速度は最大60.9倍に向上し、ディスクスペースの要求を大幅に低減する。既存の選択方法と比較して、処理速度を最大200倍に向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 40.683097609942365
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recently, with the rise of web videos, managing and understanding large-scale video datasets has become increasingly important. Video Large Language Models (VideoLLMs) have emerged in recent years due to their strong video understanding capabilities. However, training and inference processes for VideoLLMs demand vast amounts of data, presenting significant challenges to data management, particularly regarding efficiency, robustness, and effectiveness. In this work, we present KeyVideoLLM, a text-video frame similarity-based keyframe selection method designed to manage VideoLLM data efficiently, robustly, and effectively. Specifically, KeyVideoLLM achieves a remarkable data compression rate of up to 60.9 times, substantially lowering disk space requirements, which proves its high efficiency. Additionally, it maintains a 100% selection success rate across all video formats and scales, enhances processing speed by up to 200 times compared to existing keyframe selection methods, and does not require hyperparameter tuning. Beyond its outstanding efficiency and robustness, KeyVideoLLM further improves model performance in video question-answering tasks during both training and inference stages. Notably, it consistently achieved the state-of-the-art (SoTA) experimental results on diverse datasets.
Abstract（参考訳）: 近年,Webビデオの普及に伴い,大規模ビデオデータセットの管理と理解がますます重要になっている。 Video Large Language Models (VideoLLMs) は、その強力なビデオ理解能力により近年出現している。しかしながら、VideoLLMのトレーニングと推論プロセスは膨大な量のデータを必要とし、特に効率性、堅牢性、有効性に関して、データ管理に重大な課題を提示している。本研究では,テキストフレームの類似性に基づくキーフレーム選択手法であるKeyVideoLLMを提案する。具体的には、KeyVideoLLMは最大60.9倍のデータ圧縮速度を達成し、ディスクスペースの要求を大幅に低減し、高い効率性を示す。さらに、すべてのビデオフォーマットとスケールで100%の選択成功率を維持し、既存のキーフレーム選択方法と比較して最大200倍の処理速度を向上し、ハイパーパラメータチューニングを必要としない。 KeyVideoLLMは、その卓越した効率と堅牢性に加えて、トレーニングと推論の段階において、ビデオ質問応答タスクのモデルパフォーマンスをさらに向上させる。特に、さまざまなデータセットに関する最新技術(SoTA)の実験結果を一貫して達成している。

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