論文の概要: HumanVBench: Exploring Human-Centric Video Understanding Capabilities of MLLMs with Synthetic Benchmark Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17574v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 13:45:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:14.833177
• Title: HumanVBench: Exploring Human-Centric Video Understanding Capabilities of MLLMs with Synthetic Benchmark Data
• Title（参考訳）: HumanVBench: 合成ベンチマークデータによるMLLMの人間中心のビデオ理解能力の探索
• Authors: Ting Zhou, Daoyuan Chen, Qirui Jiao, Bolin Ding, Yaliang Li, Ying Shen,
• Abstract要約: 我々は,ビデオMLLMの評価において,ギャップを埋めるために巧みに構築された,革新的なベンチマークであるHumanVBenchを紹介する。 HumanVBenchは、17の慎重に設計されたタスクで構成されており、内的感情と外的表現、静的、動的、基本的、複雑にまたがる、シングルモーダルとクロスモーダルという2つの主要な側面を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.739633494946204
• License:
• Abstract: In the domain of Multimodal Large Language Models (MLLMs), achieving human-centric video understanding remains a formidable challenge. Existing benchmarks primarily emphasize object and action recognition, often neglecting the intricate nuances of human emotions, behaviors, and speech visual alignment within video content. We present HumanVBench, an innovative benchmark meticulously crafted to bridge these gaps in the evaluation of video MLLMs. HumanVBench comprises 17 carefully designed tasks that explore two primary dimensions: inner emotion and outer manifestations, spanning static and dynamic, basic and complex, as well as single-modal and cross-modal aspects. With two advanced automated pipelines for video annotation and distractor-included QA generation, HumanVBench utilizes diverse state-of-the-art (SOTA) techniques to streamline benchmark data synthesis and quality assessment, minimizing human annotation dependency tailored to human-centric multimodal attributes. A comprehensive evaluation across 16 SOTA video MLLMs reveals notable limitations in current performance, especially in cross-modal and temporal alignment, underscoring the necessity for further refinement toward achieving more human-like understanding. HumanVBench is open-sourced to facilitate future advancements and real-world applications in video MLLMs.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の分野では、人間中心のビデオ理解の実現は依然として困難な課題である。 既存のベンチマークは、主にオブジェクトとアクションの認識を強調しており、しばしば人間の感情、行動、およびビデオコンテンツ内の音声視覚的アライメントの複雑なニュアンスを無視している。 我々は、ビデオMLLMの評価において、これらのギャップを埋めるために細心の注意を払って作られた、革新的なベンチマークであるHumanVBenchを紹介する。 HumanVBenchは、17の慎重に設計されたタスクで構成されており、内的感情と外的表現、静的、動的、基本的、複雑にまたがる、シングルモーダルとクロスモーダルという2つの主要な側面を探索する。 ビデオアノテーションとイントラクタを含むQA生成のための2つの高度な自動パイプラインにより、HumanVBenchは、さまざまな最先端(SOTA)技術を使用して、ベンチマークデータの合成と品質評価を合理化し、人間中心のマルチモーダル属性に合わせた人間の依存性を最小限にする。 16のSOTAビデオMLLMの包括的な評価は、特にクロスモーダルと時間的アライメントにおいて、現在のパフォーマンスに顕著な制限が示され、より人間的な理解を達成するためのさらなる改善の必要性が浮き彫りにされている。 HumanVBenchは、ビデオMLLMにおける将来の進歩と現実世界の応用を促進するために、オープンソースとして公開されている。

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