論文の概要: TemporalBench: Benchmarking Fine-grained Temporal Understanding for Multimodal Video Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10818v1
- Date: Tue, 15 Oct 2024 17:55:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-29 19:24:58.930226
- Title: TemporalBench: Benchmarking Fine-grained Temporal Understanding for Multimodal Video Models
- Title（参考訳）: TemporalBench:マルチモーダルビデオモデルのための微粒な時間的理解のベンチマーク
- Authors: Mu Cai, Reuben Tan, Jianrui Zhang, Bocheng Zou, Kai Zhang, Feng Yao, Fangrui Zhu, Jing Gu, Yiwu Zhong, Yuzhang Shang, Yao Dou, Jaden Park, Jianfeng Gao, Yong Jae Lee, Jianwei Yang,
- Abstract要約: TemporalBenchは、ビデオの微細な時間的理解を評価するための新しいベンチマークだ。
ビデオクリップの時間的ダイナミクスを詳述した2Kの高品質な人間のアノテーションから派生した10KのビデオQ&Aペアで構成されている。
GPT-4oのような最先端のモデルは、TemporalBench上で38.5%の質問応答精度しか達成していない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.42002690128486
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding fine-grained temporal dynamics is crucial for multimodal video comprehension and generation. Due to the lack of fine-grained temporal annotations, existing video benchmarks mostly resemble static image benchmarks and are incompetent at evaluating models for temporal understanding. In this paper, we introduce TemporalBench, a new benchmark dedicated to evaluating fine-grained temporal understanding in videos. TemporalBench consists of ~10K video question-answer pairs, derived from ~2K high-quality human annotations detailing the temporal dynamics in video clips. As a result, our benchmark provides a unique testbed for evaluating various temporal understanding and reasoning abilities such as action frequency, motion magnitude, event order, etc. Moreover, it enables evaluations on various tasks like both video question answering and captioning, both short and long video understanding, as well as different models such as multimodal video embedding models and text generation models. Results show that state-of-the-art models like GPT-4o achieve only 38.5% question answering accuracy on TemporalBench, demonstrating a significant gap (~30%) between humans and AI in temporal understanding. Furthermore, we notice a critical pitfall for multi-choice QA where LLMs can detect the subtle changes in negative captions and find a centralized description as a cue for its prediction, where we propose Multiple Binary Accuracy (MBA) to correct such bias. We hope that TemporalBench can foster research on improving models' temporal reasoning capabilities. Both dataset and evaluation code will be made available.
- Abstract（参考訳）: 微粒な時間的ダイナミクスを理解することは、マルチモーダルビデオの理解と生成に不可欠である。
詳細な時間的アノテーションがないため、既存のビデオベンチマークは主に静的画像ベンチマークに似ており、時間的理解のためのモデルを評価する能力がない。
本稿では,ビデオの微細な時間的理解を評価するためのベンチマークであるTemporalBenchを紹介する。
テンポラルベンチは、ビデオクリップの時間的ダイナミクスを詳述した高品質な人間のアノテーションから、約10Kのビデオ質問応答ペアで構成されている。
その結果,動作周波数,運動の大きさ,イベント順序などの時間的理解と推論能力を評価するためのユニークなテストベッドが得られた。
さらに、ビデオ質問応答とキャプションの双方、短いビデオ理解と長いビデオ理解、マルチモーダルビデオ埋め込みモデルやテキスト生成モデルといった様々なタスクの評価を可能にする。
GPT-4oのような最先端のモデルはテンポラルベンチで38.5%の解答精度しか達成せず、時間的理解において人間とAIの間に有意なギャップ(~30%)があることが示されている。
さらに,LLMが否定的キャプションの微妙な変化を検知し,その予測の手がかりとして集中的な記述を見出すことができるマルチチョイスQAの致命的な落とし穴に気づき,そのようなバイアスを正すためにMBA(Multiple Binary Accuracy)を提案する。
我々は、TemporalBenchがモデルの時間的推論能力を改善する研究を促進することを願っている。
データセットと評価コードの両方が利用可能になる。
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