論文の概要: First Place Solution to the Multiple-choice Video QA Track of The Second Perception Test Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13538v1
- Date: Fri, 20 Sep 2024 14:31:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 06:41:58.244721
- Title: First Place Solution to the Multiple-choice Video QA Track of The Second Perception Test Challenge
- Title（参考訳）: 第2回パーセプションテストチャレンジのマルチ選択ビデオQAトラックへの第1位ソリューション
- Authors: Yingzhe Peng, Yixiao Yuan, Zitian Ao, Huapeng Zhou, Kangqi Wang, Qipeng Zhu, Xu Yang,
- Abstract要約: The Second Perception Test Challenge(第2回知覚テストチャレンジ)のマルチチョイスビデオ質問回答トラックへの第1位ソリューションを提示する。
このコンペティションは複雑なビデオ理解の課題を提起し、ビデオコンテンツに関する質問を正確に理解し答えるモデルを必要とした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.075139470537149
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this report, we present our first-place solution to the Multiple-choice Video Question Answering (QA) track of The Second Perception Test Challenge. This competition posed a complex video understanding task, requiring models to accurately comprehend and answer questions about video content. To address this challenge, we leveraged the powerful QwenVL2 (7B) model and fine-tune it on the provided training set. Additionally, we employed model ensemble strategies and Test Time Augmentation to boost performance. Through continuous optimization, our approach achieved a Top-1 Accuracy of 0.7647 on the leaderboard.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,第2回知覚テストチャレンジの多目的ビデオ質問回答(Multiple-choice Video Question Answering, QA)トラックに対する第1位ソリューションについて述べる。
このコンペティションは複雑なビデオ理解の課題を提起し、ビデオコンテンツに関する質問を正確に理解し答えるモデルを必要とした。
この課題に対処するために、我々は強力なQwenVL2 (7B)モデルを活用し、提供されたトレーニングセットで微調整しました。
さらに、私たちはパフォーマンスを高めるためにモデルアンサンブル戦略とテスト時間拡張を採用しました。
連続最適化により,本手法はリーダボード上でのTop-1精度0.7647を達成した。
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