論文の概要: LongVU: Spatiotemporal Adaptive Compression for Long Video-Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17434v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 21:21:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:56.005485
• Title: LongVU: Spatiotemporal Adaptive Compression for Long Video-Language Understanding
• Title（参考訳）: LongVU: 長時間ビデオ言語理解のための時空間適応圧縮
• Authors: Xiaoqian Shen, Yunyang Xiong, Changsheng Zhao, Lemeng Wu, Jun Chen, Chenchen Zhu, Zechun Liu, Fanyi Xiao, Balakrishnan Varadarajan, Florian Bordes, Zhuang Liu, Hu Xu, Hyunwoo J. Kim, Bilge Soran, Raghuraman Krishnamoorthi, Mohamed Elhoseiny, Vikas Chandra,
• Abstract要約: LongVUは、長いビデオの視覚的詳細を保存しながら、ビデオトークンの数を減らす適応圧縮機構である。 DINOv2の機能を利用して、高い類似性を示す冗長なフレームを削除します。 時間的依存関係に基づいて,フレーム間の空間トークン削減を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.46303012350207
• License:
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown promising progress in understanding and analyzing video content. However, processing long videos remains a significant challenge constrained by LLM's context size. To address this limitation, we propose LongVU, a spatiotemporal adaptive compression mechanism thats reduces the number of video tokens while preserving visual details of long videos. Our idea is based on leveraging cross-modal query and inter-frame dependencies to adaptively reduce temporal and spatial redundancy in videos. Specifically, we leverage DINOv2 features to remove redundant frames that exhibit high similarity. Then we utilize text-guided cross-modal query for selective frame feature reduction. Further, we perform spatial token reduction across frames based on their temporal dependencies. Our adaptive compression strategy effectively processes a large number of frames with little visual information loss within given context length. Our LongVU consistently surpass existing methods across a variety of video understanding benchmarks, especially on hour-long video understanding tasks such as VideoMME and MLVU. Given a light-weight LLM, our LongVU also scales effectively into a smaller size with state-of-the-art video understanding performance.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、ビデオコンテンツの理解と分析において、有望な進歩を示している。 しかし、長いビデオの処理はLLMのコンテキストサイズに制約される重要な課題である。 この制限に対処するために、長いビデオの視覚的詳細を保存しながら、ビデオトークンの数を減少させる時空間適応圧縮機構であるLongVUを提案する。 我々のアイデアは、ビデオにおける時間的および空間的冗長性を適応的に低減するために、クロスモーダルクエリとフレーム間の依存関係を活用することに基づいている。 具体的には、DINOv2の機能を活用して、高い類似性を示す冗長フレームを除去する。 次に,テキスト誘導型クロスモーダルクエリを用いてフレーム特徴量削減を行う。 さらに,時間的依存関係に基づいて,フレーム間の空間トークン削減を行う。 我々の適応圧縮戦略は、与えられたコンテキスト内で視覚的情報損失が少ない多数のフレームを効果的に処理する。 我々のLongVUは、ビデオ理解ベンチマーク、特にビデオMMEやMLVUのような1時間にわたるビデオ理解タスクにおいて、既存の手法を一貫して上回っている。 我々のLongVUは軽量のLLMを前提として、最先端のビデオ理解性能を持つより小さなサイズに効果的にスケールします。

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