論文の概要: Progress-Aware Video Frame Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02071v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 01:21:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:41.058578
• Title: Progress-Aware Video Frame Captioning
• Title（参考訳）: プログレッシブ対応ビデオフレームキャプション
• Authors: Zihui Xue, Joungbin An, Xitong Yang, Kristen Grauman,
• Abstract要約: 本稿では,アクションシーケンス内の微細な時間的ダイナミクスをキャプチャするキャプションモデルであるProgressCaptionerを提案する。 我々は、トレーニングをサポートするFrameCapデータセットと、キャプションの品質を評価するFrameCapEvalベンチマークを開発する。 結果は、ProgressCaptionerが主要なキャプションモデルを大幅に上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.23366888264651
• License:
• Abstract: While image captioning provides isolated descriptions for individual images, and video captioning offers one single narrative for an entire video clip, our work explores an important middle ground: progress-aware video captioning at the frame level. This novel task aims to generate temporally fine-grained captions that not only accurately describe each frame but also capture the subtle progression of actions throughout a video sequence. Despite the strong capabilities of existing leading vision language models, they often struggle to discern the nuances of frame-wise differences. To address this, we propose ProgressCaptioner, a captioning model designed to capture the fine-grained temporal dynamics within an action sequence. Alongside, we develop the FrameCap dataset to support training and the FrameCapEval benchmark to assess caption quality. The results demonstrate that ProgressCaptioner significantly surpasses leading captioning models, producing precise captions that accurately capture action progression and set a new standard for temporal precision in video captioning. Finally, we showcase practical applications of our approach, specifically in aiding keyframe selection and advancing video understanding, highlighting its broad utility.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションは個々の画像に対して独立した記述を提供し、ビデオキャプションはビデオクリップ全体に対して1つの物語を提供するが、我々の研究は重要な中核、すなわちフレームレベルでのプログレッシブ・アウェア・ビデオキャプションを探索する。 本課題は,各フレームを正確に記述するだけでなく,ビデオシーケンスを通してのアクションの微妙な進行を捉える,時間的にきめ細かなキャプションを生成することを目的とする。 既存の主要な視覚言語モデルの強力な能力にもかかわらず、フレームワイドの違いのニュアンスを識別するのに苦労することが多い。 そこで本研究では,アクションシーケンス内の微粒な時間的ダイナミクスをキャプチャするキャプションモデルであるProgressCaptionerを提案する。 同時に、トレーニングをサポートするFrameCapデータセットと、キャプションの品質を評価するFrameCapEvalベンチマークを開発します。 その結果,プログレッシブキャプションは先行するキャプションモデルを大幅に上回り,アクションの進行を正確に捉えた正確なキャプションを生成し,ビデオキャプションにおける時間的精度の新たな標準を設定した。 最後に,本手法の実践的応用,特にキーフレームの選択支援と映像理解の促進について紹介し,その汎用性を強調した。

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