論文の概要: From Seconds to Hours: Reviewing MultiModal Large Language Models on Comprehensive Long Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18938v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 03:56:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:39:44.753592
• Title: From Seconds to Hours: Reviewing MultiModal Large Language Models on Comprehensive Long Video Understanding
• Title（参考訳）: 第2部から第1部へ : 総合的ビデオ理解における多モード大言語モデルの検討
• Authors: Heqing Zou, Tianze Luo, Guiyang Xie, Victor, Zhang, Fengmao Lv, Guangcong Wang, Junyang Chen, Zhuochen Wang, Hansheng Zhang, Huaijian Zhang,
• Abstract要約: 視覚的エンコーダを備えた多モード大言語モデル(LLM)は、視覚的理解タスクにおいて有望な性能を示した。 本稿では、静止画像と短い映像の理解と比較して、長いビデオ理解によって生じる実質的な違いと固有の課題に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.696422425058245
• License:
• Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) with visual encoders has recently shown promising performance in visual understanding tasks, leveraging their inherent capability to comprehend and generate human-like text for visual reasoning. Given the diverse nature of visual data, MultiModal Large Language Models (MM-LLMs) exhibit variations in model designing and training for understanding images, short videos, and long videos. Our paper focuses on the substantial differences and unique challenges posed by long video understanding compared to static image and short video understanding. Unlike static images, short videos encompass sequential frames with both spatial and within-event temporal information, while long videos consist of multiple events with between-event and long-term temporal information. In this survey, we aim to trace and summarize the advancements of MM-LLMs from image understanding to long video understanding. We review the differences among various visual understanding tasks and highlight the challenges in long video understanding, including more fine-grained spatiotemporal details, dynamic events, and long-term dependencies. We then provide a detailed summary of the advancements in MM-LLMs in terms of model design and training methodologies for understanding long videos. Finally, we compare the performance of existing MM-LLMs on video understanding benchmarks of various lengths and discuss potential future directions for MM-LLMs in long video understanding.
• Abstract（参考訳）: 視覚的エンコーダとLarge Language Models(LLM)の統合は、視覚的理解タスクにおいて有望なパフォーマンスを示し、視覚的推論のための人間のようなテキストを理解・生成する固有の能力を活用している。 視覚データの性質が多様であることから、MM-LLM(MultiModal Large Language Models)は、画像、ショートビデオ、ロングビデオを理解するためのモデル設計とトレーニングのバリエーションを示す。 本稿では、静止画像と短い映像の理解と比較して、長いビデオ理解によって生じる実質的な違いと固有の課題に焦点を当てる。 静止画像とは異なり、ショートビデオは空間的および空間的時間的情報の両方を持つシーケンシャルフレームを含み、ロングビデオは時間的情報と長期的時間的情報からなる複数のイベントから構成される。 本研究では,画像理解から長いビデオ理解まで,MM-LLMの進歩をトレースし,要約することを目的とする。 様々な視覚的理解課題の違いを概観し、よりきめ細かな時空間的詳細、動的事象、長期的依存関係など、長時間の映像理解における課題を明らかにする。 次に、長編ビデオの理解のためのモデル設計およびトレーニング手法の観点から、MM-LLMの進歩を詳述する。 最後に、様々な長さの映像理解ベンチマークにおける既存のMM-LLMの性能を比較し、長いビデオ理解におけるMM-LLMの将来的な方向性について議論する。

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