Fugu-MT 論文翻訳(概要): VDMA: Video Question Answering with Dynamically Generated Multi-Agents

論文の概要: VDMA: Video Question Answering with Dynamically Generated Multi-Agents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03610v1
Date: Thu, 4 Jul 2024 03:40:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-08 19:21:33.458374
Title: VDMA: Video Question Answering with Dynamically Generated Multi-Agents
Title（参考訳）: VDMA:動的に生成するマルチエージェントによるビデオ質問応答
Authors: Noriyuki Kugo, Tatsuya Ishibashi, Kosuke Ono, Yuji Sato,
Abstract要約: Ego Challenge 2024は、ビデオクリップに関する質問に対する最も適切な応答を特定することを目的としている。動的生成型マルチエージェント(VDMA)を用いたビデオ質問応答を提案する。本報告では, アプローチの段階, 採用ツール, 実験結果について詳述する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This technical report provides a detailed description of our approach to the EgoSchema Challenge 2024. The EgoSchema Challenge aims to identify the most appropriate responses to questions regarding a given video clip. In this paper, we propose Video Question Answering with Dynamically Generated Multi-Agents (VDMA). This method is a complementary approach to existing response generation systems by employing a multi-agent system with dynamically generated expert agents. This method aims to provide the most accurate and contextually appropriate responses. This report details the stages of our approach, the tools employed, and the results of our experiments.
Abstract（参考訳）: この技術レポートは、EgoSchema Challenge 2024への我々のアプローチを詳細に説明している。 EgoSchema Challengeは、ビデオクリップに関する質問に対する最も適切な応答を特定することを目的としている。本稿では,動的に生成するマルチエージェント(VDMA)を用いたビデオ質問応答を提案する。本手法は,動的に生成するエキスパートエージェントを持つマルチエージェントシステムを用いて,既存の応答生成システムに対する補完的なアプローチである。この方法は、最も正確で、文脈的に適切な応答を提供することを目的としている。本報告では, アプローチの段階, 採用ツール, 実験結果について詳述する。

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