論文の概要: ActionAtlas: A VideoQA Benchmark for Domain-specialized Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05774v3
• Date: Tue, 15 Oct 2024 13:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:59:37.042453
• Title: ActionAtlas: A VideoQA Benchmark for Domain-specialized Action Recognition
• Title（参考訳）: ActionAtlas: ドメイン特化アクション認識のためのビデオQAベンチマーク
• Authors: Mohammadreza Salehi, Jae Sung Park, Tanush Yadav, Aditya Kusupati, Ranjay Krishna, Yejin Choi, Hannaneh Hajishirzi, Ali Farhadi,
• Abstract要約: ActionAtlasは、様々なスポーツのショートビデオを含むビデオ質問応答ベンチマークである。 このデータセットには、56のスポーツで580のユニークなアクションを示す934の動画が含まれており、合計1896のアクションが選択できる。 我々は、このベンチマークでオープンでプロプライエタリな基礎モデルを評価し、最高のモデルであるGPT-4oが45.52%の精度を達成することを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.32822459456793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our world is full of varied actions and moves across specialized domains that we, as humans, strive to identify and understand. Within any single domain, actions can often appear quite similar, making it challenging for deep models to distinguish them accurately. To evaluate the effectiveness of multimodal foundation models in helping us recognize such actions, we present ActionAtlas v1.0, a multiple-choice video question answering benchmark featuring short videos across various sports. Each video in the dataset is paired with a question and four or five choices. The question pinpoints specific individuals, asking which choice "best" describes their action within a certain temporal context. Overall, the dataset includes 934 videos showcasing 580 unique actions across 56 sports, with a total of 1896 actions within choices. Unlike most existing video question answering benchmarks that only cover simplistic actions, often identifiable from a single frame, ActionAtlas focuses on intricate movements and rigorously tests the model's capability to discern subtle differences between moves that look similar within each domain. We evaluate open and proprietary foundation models on this benchmark, finding that the best model, GPT-4o, achieves a maximum accuracy of 45.52%. Meanwhile, Non-expert crowd workers, provided with action description for each choice, achieve 61.64% accuracy, where random chance is approximately 21%. Our findings with state-of-the-art models indicate that having a high frame sampling rate is important for accurately recognizing actions in ActionAtlas, a feature that some leading proprietary video models, such as Gemini, do not include in their default configuration.
• Abstract（参考訳）: 私たちの世界はさまざまな行動に満ちており、私たちは人間として、識別と理解を試みている特別な領域を横断しています。 単一のドメイン内では、アクションはよく似たように見えるため、ディープモデルがそれらを正確に区別することは困難である。 このような行動の認識を支援するためのマルチモーダル基盤モデルの有効性を評価するために,各種スポーツのショートビデオを特徴とするマルチチョイスビデオ質問応答ベンチマークであるActionAtlas v1.0を提案する。 データセット内の各ビデオには、質問と4、5の選択肢がペアリングされる。 この質問は特定の個人をピンポイントし、どの選択が「ベスト」であるかを尋ねる。 このデータセットには、56のスポーツで580のユニークなアクションを示す934の動画が含まれており、合計1896のアクションが選択できる。 単純なアクションのみをカバーする既存のビデオ質問応答ベンチマークとは異なり、ActionAtlasは複雑な動きに焦点を当て、各ドメイン内で類似している動き間の微妙な違いを識別するモデルの能力を厳格にテストする。 我々は、このベンチマークでオープンでプロプライエタリな基礎モデルを評価し、最高のモデルであるGPT-4oが45.52%の精度を達成することを発見した。 一方、各選択に対するアクション記述が提供される非熟練の群衆労働者は、61.64%の精度でランダムな確率は約21%である。 その結果,Geminiのような主要なプロプライエタリなビデオモデルではデフォルト設定に含まれない機能であるActionAtlasのアクションを正確に認識するには,フレームサンプリング率が高いことが示唆された。

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