論文の概要: Adaptive Video Understanding Agent: Enhancing efficiency with dynamic frame sampling and feedback-driven reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20252v1
- Date: Sat, 26 Oct 2024 19:01:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-29 12:17:16.147157
- Title: Adaptive Video Understanding Agent: Enhancing efficiency with dynamic frame sampling and feedback-driven reasoning
- Title（参考訳）: Adaptive Video Understanding Agent:動的フレームサンプリングとフィードバック駆動推論による効率向上
- Authors: Sullam Jeoung, Goeric Huybrechts, Bhavana Ganesh, Aram Galstyan, Sravan Bodapati,
- Abstract要約: 本稿では,長大な映像理解の効率性と有効性を両立させるエージェントベース手法を提案する。
提案手法の重要な側面はクエリ適応型フレームサンプリングであり,LLMの推論能力を利用して,最も関連性の高いフレームのみをリアルタイムに処理する。
提案手法を複数のビデオ理解ベンチマークで評価し,最先端性能の向上だけでなく,サンプリングしたフレーム数を削減して効率の向上を図っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.89820310679906
- License:
- Abstract: Understanding long-form video content presents significant challenges due to its temporal complexity and the substantial computational resources required. In this work, we propose an agent-based approach to enhance both the efficiency and effectiveness of long-form video understanding by utilizing large language models (LLMs) and their tool-harnessing ability. A key aspect of our method is query-adaptive frame sampling, which leverages the reasoning capabilities of LLMs to process only the most relevant frames in real-time, and addresses an important limitation of existing methods which typically involve sampling redundant or irrelevant frames. To enhance the reasoning abilities of our video-understanding agent, we leverage the self-reflective capabilities of LLMs to provide verbal reinforcement to the agent, which leads to improved performance while minimizing the number of frames accessed. We evaluate our method across several video understanding benchmarks and demonstrate that not only it enhances state-of-the-art performance but also improves efficiency by reducing the number of frames sampled.
- Abstract（参考訳）: 長大なビデオコンテンツを理解することは、その時間的複雑さと相当な計算資源が要求されるため、重大な課題となる。
本研究では,大規模言語モデル(LLM)とツールハーネス機能を活用することで,長文ビデオ理解の効率性と有効性を両立させるエージェントベース手法を提案する。
提案手法の重要な側面はクエリ適応型フレームサンプリングであり、LLMの推論能力を活用して、最も関連性の高いフレームのみをリアルタイムに処理し、通常、冗長なフレームや無関係なフレームをサンプリングする既存のメソッドの重要な制限に対処する。
ビデオ理解エージェントの推論能力を高めるために, LLMの自己反射能力を活用し, アクセスするフレーム数を最小化しつつ, 性能を向上させる。
提案手法を複数のビデオ理解ベンチマークで評価し,最先端性能の向上だけでなく,サンプリングしたフレーム数を削減して効率の向上を図っている。
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