論文の概要: Can LVLMs Describe Videos like Humans? A Five-in-One Video Annotations Benchmark for Better Human-Machine Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15270v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 03:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:18:45.963781
• Title: Can LVLMs Describe Videos like Humans? A Five-in-One Video Annotations Benchmark for Better Human-Machine Comparison
• Title（参考訳）: LVLMは人間のようなビデオを記述できるのか? より良い人間と機械の比較のための5対1のビデオアノテーションベンチマーク
• Authors: Shiyu Hu, Xuchen Li, Xuzhao Li, Jing Zhang, Yipei Wang, Xin Zhao, Kang Hao Cheong,
• Abstract要約: ビデオ記述は、ビデオ理解を評価するための基本的なタスクであり、空間的・時間的ダイナミクスの深い理解を必要とする。 ビデオ理解のための現在のベンチマークには、短いビデオの長さ、短いアノテーション、単一アノテーションの観点への依存など、注目すべき制限がある。 本稿では,LVLMと人間の理解の相違をより包括的に評価するための新しいベンチマークFIOVAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.363132825156477
• License:
• Abstract: Large vision-language models (LVLMs) have made significant strides in addressing complex video tasks, sparking researchers' interest in their human-like multimodal understanding capabilities. Video description serves as a fundamental task for evaluating video comprehension, necessitating a deep understanding of spatial and temporal dynamics, which presents challenges for both humans and machines. Thus, investigating whether LVLMs can describe videos as comprehensively as humans (through reasonable human-machine comparisons using video captioning as a proxy task) will enhance our understanding and application of these models. However, current benchmarks for video comprehension have notable limitations, including short video durations, brief annotations, and reliance on a single annotator's perspective. These factors hinder a comprehensive assessment of LVLMs' ability to understand complex, lengthy videos and prevent the establishment of a robust human baseline that accurately reflects human video comprehension capabilities. To address these issues, we propose a novel benchmark, FIOVA (Five In One Video Annotations), designed to evaluate the differences between LVLMs and human understanding more comprehensively. FIOVA includes 3,002 long video sequences (averaging 33.6 seconds) that cover diverse scenarios with complex spatiotemporal relationships. Each video is annotated by five distinct annotators, capturing a wide range of perspectives and resulting in captions that are 4-15 times longer than existing benchmarks, thereby establishing a robust baseline that represents human understanding comprehensively for the first time in video description tasks. Using the FIOVA benchmark, we conducted an in-depth evaluation of six state-of-the-art LVLMs, comparing their performance with humans. More detailed information can be found at https://huuuuusy.github.io/fiova/.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、複雑なビデオタスクに対処する上で大きな進歩を遂げており、研究者が人間のようなマルチモーダル理解能力に興味を示した。 ビデオ記述は、ビデオ理解を評価するための基本的なタスクとして機能し、空間的・時間的ダイナミクスの深い理解を必要とする。 したがって、LVLMが人間のように包括的に動画を記述できるかどうか(ビデオキャプションをプロキシタスクとして使用する合理的な人間と機械の比較を通して)は、これらのモデルの理解と適用を高めることができる。 しかしながら、ビデオ理解のための現在のベンチマークには、短いビデオの長さ、短いアノテーション、単一アノテーションの観点への依存など、顕著な制限がある。 これらの要因は、LVLMの複雑な長大なビデオを理解する能力の包括的評価を妨げ、人間のビデオ理解能力を正確に反映した堅牢な人間のベースラインの確立を防ぐ。 これらの課題に対処するために,LVLMと人間の理解の相違をより包括的に評価するために,新しいベンチマークFIOVA(Five In One Video Annotations)を提案する。 FIOVAには3,002の長いビデオシーケンス(33.6秒)があり、複雑な時空間関係を持つ様々なシナリオをカバーする。 各ビデオは5つの異なるアノテーションによって注釈付けされ、幅広い視点を捉え、その結果、既存のベンチマークの4～15倍の長さのキャプションを生成し、ビデオ記述タスクにおいて、人間の理解を初めて包括的に表現する堅牢なベースラインを確立する。 FIOVAベンチマークを用いて、6つの最先端LVLMの詳細な評価を行い、その性能を人間と比較した。 詳細はhttps://huuuuusy.github.io/fiova/.com/で確認できる。

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