論文の概要: IQViC: In-context, Question Adaptive Vision Compressor for Long-term Video Understanding LMMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09907v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 06:52:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:02:53.734987
• Title: IQViC: In-context, Question Adaptive Vision Compressor for Long-term Video Understanding LMMs
• Title（参考訳）: IQViC:長期ビデオ理解LMMのためのインコンテキスト, 質問適応型視覚圧縮機
• Authors: Sosuke Yamao, Natsuki Miyahara, Yuki Harazono, Shun Takeuchi,
• Abstract要約: 我々は、新しいビジュアルコンプレッサー、IQViC(In-context, Question Adaptive Visual)を組み込んだ長期ビデオ理解のためのフレームワークを提案する。 IQViCはトランスフォーマーベースのビジュアル圧縮機であり、ビデオの完全な視覚的特徴に依存する既存の方法とは異なり、質問条件付きテキスト内圧縮を可能にする。 提案するIQViCフレームワークの有効性と,映像理解の精度とメモリ効率の観点から,最先端手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: With the increasing complexity of video data and the need for more efficient long-term temporal understanding, existing long-term video understanding methods often fail to accurately capture and analyze extended video sequences. These methods typically struggle to maintain performance over longer durations and to handle the intricate dependencies within the video content. To address these limitations, we propose a simple yet effective large multi-modal model framework for long-term video understanding that incorporates a novel visual compressor, the In-context, Question Adaptive Visual Compressor (IQViC). The key idea, inspired by humans' selective attention and in-context memory mechanisms, is to introduce a novel visual compressor and incorporate efficient memory management techniques to enhance long-term video question answering. Our framework utilizes IQViC, a transformer-based visual compressor, enabling question-conditioned in-context compression, unlike existing methods that rely on full video visual features. This selectively extracts relevant information, significantly reducing memory token requirements. Through extensive experiments on a new dataset based on InfiniBench for long-term video understanding, and standard benchmarks used for existing methods' evaluation, we demonstrate the effectiveness of our proposed IQViC framework and its superiority over state-of-the-art methods in terms of video understanding accuracy and memory efficiency.
• Abstract（参考訳）: ビデオデータの複雑さの増大と、より効率的な時間的理解の必要性により、既存の長期ビデオ理解手法は、拡張されたビデオシーケンスを正確にキャプチャし分析するのに失敗することが多い。 これらの手法は、通常、長期間にわたってパフォーマンスを維持するのに苦労し、ビデオコンテンツ内の複雑な依存関係を扱うのに苦労する。 これらの制約に対処するために,新しいビジュアル圧縮機であるIQViC (In-context, Question Adaptive Visual Compressor) を組み込んだ,ビデオの長期理解のための,シンプルで効果的な大規模マルチモーダルモデルフレームワークを提案する。 人間の選択的注意とコンテキスト内メモリ機構に触発された鍵となるアイデアは、新しいビジュアルコンプレッサーを導入し、長期的なビデオ質問応答を強化するための効率的なメモリ管理技術を取り入れることである。 本フレームワークでは,フルビデオ映像機能に依存している既存の方法とは異なり,コンテクスト内圧縮が可能なトランスフォーマーベースのビジュアルコンプレッサーであるIQViCを使用している。 これにより、関連する情報を選択的に抽出し、メモリトークン要求を著しく低減する。 InfiniBenchをベースとした長期ビデオ理解のための新しいデータセットと,既存の手法の評価に用いる標準ベンチマークの広範な実験を通じて,提案手法の有効性と,映像理解精度とメモリ効率の観点からの最先端手法よりも優れたIQViCフレームワークの有効性を実証した。

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