論文の概要: VidEgoThink: Assessing Egocentric Video Understanding Capabilities for Embodied AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11623v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 14:08:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:04:45.901284
• Title: VidEgoThink: Assessing Egocentric Video Understanding Capabilities for Embodied AI
• Title（参考訳）: VidEgoThink: 体操AIのエゴセントリックビデオ理解能力を評価する
• Authors: Sijie Cheng, Kechen Fang, Yangyang Yu, Sicheng Zhou, Bohao Li, Ye Tian, Tingguang Li, Lei Han, Yang Liu,
• Abstract要約: VidEgoThinkは、Embodied AIでエゴセントリックなビデオ理解能力を評価するためのベンチマークである。 我々は,ビデオ質問応答,階層計画,視覚的グラウンド,報酬モデリングの4つの重要な相互関連タスクを設計する。 APIベースのMLLM,オープンソースイメージベースのMLLM,オープンソースビデオベースのMLLMの3種類のモデルで広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.763461523794806
• License:
• Abstract: Recent advancements in Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have opened new avenues for applications in Embodied AI. Building on previous work, EgoThink, we introduce VidEgoThink, a comprehensive benchmark for evaluating egocentric video understanding capabilities. To bridge the gap between MLLMs and low-level control in Embodied AI, we design four key interrelated tasks: video question-answering, hierarchy planning, visual grounding and reward modeling. To minimize manual annotation costs, we develop an automatic data generation pipeline based on the Ego4D dataset, leveraging the prior knowledge and multimodal capabilities of GPT-4o. Three human annotators then filter the generated data to ensure diversity and quality, resulting in the VidEgoThink benchmark. We conduct extensive experiments with three types of models: API-based MLLMs, open-source image-based MLLMs, and open-source video-based MLLMs. Experimental results indicate that all MLLMs, including GPT-4o, perform poorly across all tasks related to egocentric video understanding. These findings suggest that foundation models still require significant advancements to be effectively applied to first-person scenarios in Embodied AI. In conclusion, VidEgoThink reflects a research trend towards employing MLLMs for egocentric vision, akin to human capabilities, enabling active observation and interaction in the complex real-world environments.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の最近の進歩は、エンボディードAIにおける応用のための新たな道を開いた。 以前の研究であるEgoThinkに基づいて、エゴセントリックなビデオ理解能力を評価するための総合的なベンチマークであるVidEgoThinkを紹介した。 Embodied AIにおけるMLLMと低レベル制御のギャップを埋めるために、ビデオ質問応答、階層計画、ビジュアルグラウンド、報酬モデリングの4つの重要な相互関連タスクを設計する。 手動アノテーションのコストを最小限に抑えるため,GPT-4oの事前知識とマルチモーダル機能を活用し,Ego4Dデータセットに基づく自動データ生成パイプラインを開発した。 3人のアノテータが生成されたデータをフィルタして、多様性と品質を保証する。 APIベースのMLLM,オープンソースイメージベースのMLLM,オープンソースビデオベースのMLLMの3種類のモデルで広範な実験を行った。 GPT-4oを含むすべてのMLLMは、エゴセントリックなビデオ理解に関連するすべてのタスクにおいて、性能が劣っていることを示す実験結果が得られた。 これらの結果から, 基礎モデルでは, Embodied AIにおける一対一のシナリオに効果的に適用するには, 重要な進歩が必要であることが示唆された。 結論として、VidEgoThinkは自我中心の視覚にMLLMを採用する研究トレンドを反映している。

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