論文の概要: Eyes on the Road: State-of-the-Art Video Question Answering Models Assessment for Traffic Monitoring Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01132v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 05:15:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:45:26.993864
• Title: Eyes on the Road: State-of-the-Art Video Question Answering Models Assessment for Traffic Monitoring Tasks
• Title（参考訳）: 道路上の視線:交通監視課題に対する現状のビデオ質問応答モデルの評価
• Authors: Joseph Raj Vishal, Divesh Basina, Aarya Choudhary, Bharatesh Chakravarthi,
• Abstract要約: 本研究では、非ベンチマーク合成および実世界のトラフィックシーケンスを用いて、最先端のビデオQAモデルの評価を行う。 VideoLLaMA-2は57%の精度で進行する。 これらの知見は、トラフィック監視におけるVideoQAの可能性を裏付けるだけでなく、多目的追跡、時間的推論、合成機能の改善の必要性も強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advances in video question answering (VideoQA) offer promising applications, especially in traffic monitoring, where efficient video interpretation is critical. Within ITS, answering complex, real-time queries like "How many red cars passed in the last 10 minutes?" or "Was there an incident between 3:00 PM and 3:05 PM?" enhances situational awareness and decision-making. Despite progress in vision-language models, VideoQA remains challenging, especially in dynamic environments involving multiple objects and intricate spatiotemporal relationships. This study evaluates state-of-the-art VideoQA models using non-benchmark synthetic and real-world traffic sequences. The framework leverages GPT-4o to assess accuracy, relevance, and consistency across basic detection, temporal reasoning, and decomposition queries. VideoLLaMA-2 excelled with 57% accuracy, particularly in compositional reasoning and consistent answers. However, all models, including VideoLLaMA-2, faced limitations in multi-object tracking, temporal coherence, and complex scene interpretation, highlighting gaps in current architectures. These findings underscore VideoQA's potential in traffic monitoring but also emphasize the need for improvements in multi-object tracking, temporal reasoning, and compositional capabilities. Enhancing these areas could make VideoQA indispensable for incident detection, traffic flow management, and responsive urban planning. The study's code and framework are open-sourced for further exploration: https://github.com/joe-rabbit/VideoQA_Pilot_Study
• Abstract（参考訳）: 近年のビデオ質問応答 (VideoQA) の進歩は、特に効率的なビデオ解釈が重要である交通監視において、有望なアプリケーションを提供する。 ITS内では、"過去10分間に何台の赤い車が通ったか?"や"午後3時から午後3時05分の間に事故があったか"といった複雑なリアルタイムクエリに答えることで、状況認識と意思決定が強化される。 視覚言語モデルの発展にもかかわらず、特に複数のオブジェクトと複雑な時空間関係を含む動的環境において、ビデオQAは依然として困難である。 本研究では、非ベンチマーク合成および実世界のトラフィックシーケンスを用いて、最先端のビデオQAモデルの評価を行う。 このフレームワークはGPT-4oを利用して、基本的な検出、時間的推論、分解クエリの精度、妥当性、一貫性を評価する。 VideoLLaMA-2は、特に構成的推論と一貫した回答において、57%の精度で優れていた。 しかしながら、VideoLLaMA-2を含む全てのモデルは、マルチオブジェクト追跡、時間的コヒーレンス、複雑なシーン解釈の制限に直面し、現在のアーキテクチャのギャップを強調した。 これらの知見は、トラフィック監視におけるVideoQAの可能性を裏付けるだけでなく、多目的追跡、時間的推論、合成機能の改善の必要性も強調している。 これらの領域の強化は、インシデント検出、トラフィックフロー管理、応答性のある都市計画にビデオQAが不可欠になる可能性がある。 この研究のコードとフレームワークは、さらなる調査のためにオープンソース化されている。 https://github.com/joe-rabbit/VideoQA_Pilot_Study

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