論文の概要: Video-XL: Extra-Long Vision Language Model for Hour-Scale Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14485v3
• Date: Fri, 18 Oct 2024 15:03:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 22:30:40.629750
• Title: Video-XL: Extra-Long Vision Language Model for Hour-Scale Video Understanding
• Title（参考訳）: Video-XL:24時間ビデオ理解のための極長ビジョン言語モデル
• Authors: Yan Shu, Peitian Zhang, Zheng Liu, Minghao Qin, Junjie Zhou, Tiejun Huang, Bo Zhao,
• Abstract要約: Video-XLは、時間スケールの効率的なビデオ理解のために設計された、超長い視覚言語モデルである。 我々のモデルは、人気のある長大映像理解ベンチマークにおいて有望な結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.72068455284472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Although current Multi-modal Large Language Models (MLLMs) demonstrate promising results in video understanding, processing extremely long videos remains an ongoing challenge. Typically, MLLMs struggle with handling thousands of visual tokens that exceed the maximum context length, and they suffer from the information decay due to token aggregation. Another challenge is the high computational cost stemming from the large number of video tokens. To tackle these issues, we propose Video-XL, an extra-long vision language model designed for efficient hour-scale video understanding. Specifically, we argue that LLMs can be adapted as effective visual condensers and propose Visual Context Latent Summarization which condenses visual contexts into highly compact forms. Extensive experiments demonstrate that our model achieves promising results on popular long video understanding benchmarks. For example, Video-XL outperforms the current state-of-the-art method on VNBench by nearly 10\% in accuracy. Moreover, Video-XL presents an impressive balance between efficiency and effectiveness, processing 2048 frames on a single 80GB GPU while achieving nearly 95% accuracy in the Needle-in-a-Haystack evaluation.
• Abstract（参考訳）: 現在のMLLM(Multi-modal Large Language Models)は、ビデオ理解における有望な結果を示しているが、非常に長いビデオの処理は今も進行中の課題である。 一般的にMLLMは、最大コンテキスト長を超える数千の視覚トークンを扱うのに苦労し、トークン集約による情報減衰に悩まされる。 もう一つの課題は、大量のビデオトークンから生じる高い計算コストである。 これらの課題に対処するために,時間スケールの効率的な映像理解を目的とした超長期視覚言語モデルであるVideo-XLを提案する。 具体的には、LLMを効果的なビジュアルコンデンサとして適用し、視覚コンテキストを高度にコンパクトな形式に凝縮する視覚コンテキストラテント要約を提案する。 広範にわたる実験により,我々のモデルは,人気ビデオ理解ベンチマークにおいて有望な結果が得られることを示した。 例えば、Video-XLはVNBench上の現在の最先端の手法を10倍近い精度で上回る。 さらに、Video-XLは効率と効率の両立を示し、80GBのGPU上で2048フレームを処理すると同時に、Needle-in-a-Haystack評価において95%近い精度を実現している。

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