論文の概要: VidCtx: Context-aware Video Question Answering with Image Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17415v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 09:26:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:52:53.115669
- Title: VidCtx: Context-aware Video Question Answering with Image Models
- Title（参考訳）: VidCtx:画像モデルを用いたコンテキスト対応ビデオ質問応答
- Authors: Andreas Goulas, Vasileios Mezaris, Ioannis Patras,
- Abstract要約: VidCtxは、入力フレームからの視覚情報と他のフレームのテキスト記述の両方を統合する、新しいトレーニング不要なビデオQAフレームワークである。
実験により、VidCtxはオープンモデルに依存するアプローチ間の競争性能を達成することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.1350316858766
- License:
- Abstract: To address computational and memory limitations of Large Multimodal Models in the Video Question-Answering task, several recent methods extract textual representations per frame (e.g., by captioning) and feed them to a Large Language Model (LLM) that processes them to produce the final response. However, in this way, the LLM does not have access to visual information and often has to process repetitive textual descriptions of nearby frames. To address those shortcomings, in this paper, we introduce VidCtx, a novel training-free VideoQA framework which integrates both modalities, i.e. both visual information from input frames and textual descriptions of others frames that give the appropriate context. More specifically, in the proposed framework a pre-trained Large Multimodal Model (LMM) is prompted to extract at regular intervals, question-aware textual descriptions (captions) of video frames. Those will be used as context when the same LMM will be prompted to answer the question at hand given as input a) a certain frame, b) the question and c) the context/caption of an appropriate frame. To avoid redundant information, we chose as context the descriptions of distant frames. Finally, a simple yet effective max pooling mechanism is used to aggregate the frame-level decisions. This methodology enables the model to focus on the relevant segments of the video and scale to a high number of frames. Experiments show that VidCtx achieves competitive performance among approaches that rely on open models on three public Video QA benchmarks, NExT-QA, IntentQA and STAR.
- Abstract（参考訳）: ビデオ質問-回答タスクにおける大規模マルチモーダルモデルの計算とメモリ制限に対処するため、最近のいくつかの手法ではフレーム毎のテキスト表現(例:キャプション)を抽出し、それらをLarge Language Model (LLM) に供給し、最終的な応答を生成する。
しかし、この方法では、LLMは視覚情報にアクセスできず、しばしば近くのフレームの反復的なテキスト記述を処理しなければならない。
それらの欠点に対処するため、本稿では、入力フレームからの視覚情報と適切なコンテキストを提供する他のフレームのテキスト記述の両方を統合した、新しいトレーニング不要なビデオQAフレームワークであるVidCtxを紹介する。
より具体的には、提案フレームワークでは、ビデオフレームの定期的な間隔、問合せ対応のテキスト記述(キャプション)を抽出するために、事前訓練されたLMM(Large Multimodal Model)が促される。
これらは、同じLMMが入力として与えられた質問に応答するよう促されたときにコンテキストとして使用される。
a) 特定のフレーム
b) 質問及び質問
c) 適切なフレームのコンテキスト/カプセル化
余分な情報を避けるため、我々は遠隔フレームの記述を文脈として選択した。
最後に、フレームレベルの決定を集約するために、単純で効果的な最大プーリング機構が使用される。
この手法により、モデルはビデオの関連セグメントに集中し、多数のフレームにスケールすることができる。
実験により、VidCtxは、NExT-QA、IntentQA、STARの3つの公開ビデオQAベンチマークのオープンモデルに依存するアプローチ間で、競合性能を達成することが示された。
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