論文の概要: ProMQA: Question Answering Dataset for Multimodal Procedural Activity Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22211v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 16:39:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:40:55.104011
• Title: ProMQA: Question Answering Dataset for Multimodal Procedural Activity Understanding
• Title（参考訳）: ProMQA:マルチモーダルな手続き的活動理解のための質問応答データセット
• Authors: Kimihiro Hasegawa, Wiradee Imrattanatrai, Zhi-Qi Cheng, Masaki Asada, Susan Holm, Yuran Wang, Ken Fukuda, Teruko Mitamura,
• Abstract要約: 本稿では,アプリケーション指向シナリオにおけるシステム進歩を測定するための新しい評価データセットProMQAを提案する。 ProMQAは401のマルチモーダルプロシージャQAペアから構成され、プロシージャアクティビティのユーザ記録とそれに対応する命令が組み合わされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.921932789361732
• License:
• Abstract: Multimodal systems have great potential to assist humans in procedural activities, where people follow instructions to achieve their goals. Despite diverse application scenarios, systems are typically evaluated on traditional classification tasks, e.g., action recognition or temporal action segmentation. In this paper, we present a novel evaluation dataset, ProMQA, to measure system advancements in application-oriented scenarios. ProMQA consists of 401 multimodal procedural QA pairs on user recording of procedural activities coupled with their corresponding instruction. For QA annotation, we take a cost-effective human-LLM collaborative approach, where the existing annotation is augmented with LLM-generated QA pairs that are later verified by humans. We then provide the benchmark results to set the baseline performance on ProMQA. Our experiment reveals a significant gap between human performance and that of current systems, including competitive proprietary multimodal models. We hope our dataset sheds light on new aspects of models' multimodal understanding capabilities.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルシステムは、人が目標を達成するための指示に従う手続き的活動において、人間を支援する大きな可能性を持っている。 多様なアプリケーションシナリオにもかかわらず、システムは一般的に伝統的な分類タスク、例えばアクション認識や時間的アクションセグメンテーションに基づいて評価される。 本稿では,アプリケーション指向シナリオにおけるシステム進歩を測定するための新しい評価データセットProMQAを提案する。 ProMQAは401のマルチモーダルプロシージャQAペアから構成され、プロシージャアクティビティのユーザ記録とそれに対応する命令が組み合わされている。 QAアノテーションでは、コスト効率のよい人-LLM協調アプローチを採用し、既存のアノテーションは後に人間によって検証されるLCM生成QAペアで強化される。 次に、ベンチマーク結果を提供し、ProMQAのベースラインパフォーマンスを設定します。 我々の実験は、競争力のあるプロプライエタリなマルチモーダルモデルを含む、現在のシステムと人間のパフォーマンスの間に大きなギャップがあることを明らかにした。 データセットがモデルのマルチモーダル理解機能の新たな側面に光を当てることを願っています。

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