論文の概要: Multimodal Language Models for Domain-Specific Procedural Video Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05419v1
- Date: Sun, 7 Jul 2024 15:50:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 19:38:04.576656
- Title: Multimodal Language Models for Domain-Specific Procedural Video Summarization
- Title（参考訳）: ドメイン特化手続き型ビデオ要約のためのマルチモーダル言語モデル
- Authors: Nafisa Hussain,
- Abstract要約: 本研究では,ビデオ要約とステップ・バイ・ステップ・インストラクション生成のためのマルチモーダルモデルについて検討する。
提案手法は,料理や医療処置など特定の領域におけるパフォーマンスを向上させるための微調整のTimeChatに焦点をあてる。
以上の結果から, ドメイン固有の手続きデータに微調整を施すと, TimeChatは長めの動画において, 重要な指導ステップの抽出と要約を大幅に改善できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Videos serve as a powerful medium to convey ideas, tell stories, and provide detailed instructions, especially through long-format tutorials. Such tutorials are valuable for learning new skills at one's own pace, yet they can be overwhelming due to their length and dense content. Viewers often seek specific information, like precise measurements or step-by-step execution details, making it essential to extract and summarize key segments efficiently. An intelligent, time-sensitive video assistant capable of summarizing and detecting highlights in long videos is highly sought after. Recent advancements in Multimodal Large Language Models offer promising solutions to develop such an assistant. Our research explores the use of multimodal models to enhance video summarization and step-by-step instruction generation within specific domains. These models need to understand temporal events and relationships among actions across video frames. Our approach focuses on fine-tuning TimeChat to improve its performance in specific domains: cooking and medical procedures. By training the model on domain-specific datasets like Tasty for cooking and MedVidQA for medical procedures, we aim to enhance its ability to generate concise, accurate summaries of instructional videos. We curate and restructure these datasets to create high-quality video-centric instruction data. Our findings indicate that when finetuned on domain-specific procedural data, TimeChat can significantly improve the extraction and summarization of key instructional steps in long-format videos. This research demonstrates the potential of specialized multimodal models to assist with practical tasks by providing personalized, step-by-step guidance tailored to the unique aspects of each domain.
- Abstract（参考訳）: ビデオはアイデアを伝え、物語を語り、特に長期のチュートリアルを通じて詳細な指示を与える強力な媒体として機能する。
このようなチュートリアルは、自分のペースで新しいスキルを学ぶのに価値があるが、その長さと内容が密集しているため、圧倒的に多い。
視聴者はしばしば、正確な測定やステップバイステップの実行詳細といった特定の情報を求め、キーセグメントを効率的に抽出し、要約することが不可欠である。
長いビデオのハイライトを要約し、検出できるインテリジェントで時間に敏感なビデオアシスタントが注目されている。
マルチモーダル大規模言語モデルの最近の進歩は、そのようなアシスタントを開発するための有望なソリューションを提供する。
本研究では,ビデオ要約とステップ・バイ・ステップ・インストラクション生成のためのマルチモーダルモデルについて検討する。
これらのモデルは、ビデオフレーム間のアクション間の時間的出来事と関係を理解する必要がある。
提案手法は,調理や医療などの特定の領域におけるパフォーマンスを向上させるための微調整のTimeChatに焦点をあてる。
料理用のTastyや医療処置用のMedVidQAといったドメイン固有のデータセットのモデルをトレーニングすることで、指導ビデオの簡潔で正確な要約を生成する能力を高めることを目指している。
これらのデータセットをキュレートして再構成し、高品質なビデオ中心のインストラクションデータを作成する。
以上の結果から, ドメイン固有の手続きデータに微調整を施すと, TimeChatは長めの動画において, 重要な指導ステップの抽出と要約を大幅に改善できることがわかった。
本研究は、各ドメインのユニークな側面に合わせて、個別化されたステップバイステップのガイダンスを提供することにより、実践的なタスクを支援するための特殊なマルチモーダルモデルの可能性を示す。
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