Fugu-MT 論文翻訳(概要): PolySmart @ TRECVid 2024 Video-To-Text

論文の概要: PolySmart @ TRECVid 2024 Video-To-Text

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15509v1
Date: Fri, 20 Dec 2024 02:45:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-23 16:23:00.648772
Title: PolySmart @ TRECVid 2024 Video-To-Text
Title（参考訳）: PolySmart @TRECVid 2024 Video-to-Text
Authors: Jiaxin Wu, Wengyu Zhang, Xiao-Yong Wei, Qing Li,
Abstract要約: 本稿では,TRECVid 2024におけるVTT(Video-To-Text)タスクの方法と結果について述べる。 VTTデータセットに対する微調整型視覚言語モデル(VLM)の影響について検討し,記述精度,文脈的関連性,言語的整合性について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.163505770774337
License:
Abstract: In this paper, we present our methods and results for the Video-To-Text (VTT) task at TRECVid 2024, exploring the capabilities of Vision-Language Models (VLMs) like LLaVA and LLaVA-NeXT-Video in generating natural language descriptions for video content. We investigate the impact of fine-tuning VLMs on VTT datasets to enhance description accuracy, contextual relevance, and linguistic consistency. Our analysis reveals that fine-tuning substantially improves the model's ability to produce more detailed and domain-aligned text, bridging the gap between generic VLM tasks and the specialized needs of VTT. Experimental results demonstrate that our fine-tuned model outperforms baseline VLMs across various evaluation metrics, underscoring the importance of domain-specific tuning for complex VTT tasks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,TRECVid 2024におけるVTT(Video-To-Text)タスクの手法と結果について,LLaVAやLLaVA-NeXT-Videoのような視覚言語モデル(VLM)の映像コンテンツの自然言語記述生成機能について検討する。細調整VLMがVTTデータセットに与える影響について検討し、記述精度、文脈的関連性、言語的整合性を高める。解析の結果、微調整により、より詳細でドメインに整ったテキストを生成する能力が大幅に向上し、汎用VLMタスクとVTTの専門的ニーズとのギャップを埋めることが明らかとなった。実験結果から, 複雑なVTTタスクにおいて, ドメイン固有チューニングの重要性が強調され, 各種評価指標のベースラインVLMよりも優れていたことが示唆された。

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