論文の概要: Perceive, Query & Reason: Enhancing Video QA with Question-Guided Temporal Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19304v1
• Date: Thu, 26 Dec 2024 17:53:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:26:22.605100
• Title: Perceive, Query & Reason: Enhancing Video QA with Question-Guided Temporal Queries
• Title（参考訳）: Perceive, Query & Reason: 質問ガイド付きテンポラルクエリによるビデオQAの強化
• Authors: Roberto Amoroso, Gengyuan Zhang, Rajat Koner, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara, Volker Tresp,
• Abstract要約: Video Question Answering (ビデオQA)は、ビデオ全体を理解するためにモデルを必要とする、難しいビデオ理解タスクである。 近年のMLLM(Multimodal Large Language Models)の進歩は,ビデオQAに特有なコモンセンス推論機能を活用して変化している。 本稿では,フレーム単位の視覚知覚とLCMの推論能力の間に疑問を導いた時間的ブリッジを生成する,新しい時間的モデリング手法であるT-Formerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.47265863322891
• License:
• Abstract: Video Question Answering (Video QA) is a challenging video understanding task that requires models to comprehend entire videos, identify the most relevant information based on contextual cues from a given question, and reason accurately to provide answers. Recent advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have transformed video QA by leveraging their exceptional commonsense reasoning capabilities. This progress is largely driven by the effective alignment between visual data and the language space of MLLMs. However, for video QA, an additional space-time alignment poses a considerable challenge for extracting question-relevant information across frames. In this work, we investigate diverse temporal modeling techniques to integrate with MLLMs, aiming to achieve question-guided temporal modeling that leverages pre-trained visual and textual alignment in MLLMs. We propose T-Former, a novel temporal modeling method that creates a question-guided temporal bridge between frame-wise visual perception and the reasoning capabilities of LLMs. Our evaluation across multiple video QA benchmarks demonstrates that T-Former competes favorably with existing temporal modeling approaches and aligns with recent advancements in video QA.
• Abstract（参考訳）: ビデオ質問回答(英語: Video Question Answering, Video QA)は、ビデオ全体を理解し、ある質問からの文脈的手がかりに基づいて最も関連性の高い情報を識別し、正確に答えを提供するための、難しいビデオ理解タスクである。 近年のMLLM(Multimodal Large Language Models)の進歩は,ビデオQAに特有なコモンセンス推論機能を活用して変化している。 この進歩は、視覚データとMLLMの言語空間の効果的なアライメントによって大きく左右される。 しかし、ビデオQAでは、追加の時空アライメントがフレーム間で質問関連情報を抽出する上で大きな課題となる。 本研究では,MLLM と統合する多種多様な時間的モデリング手法について検討し,MLLM の事前学習による視覚的・テキスト的アライメントを利用した質問誘導型時間的モデリングを実現することを目的とする。 本稿では,フレーム単位の視覚知覚とLCMの推論能力の間に疑問を導いた時間的ブリッジを生成する,新しい時間的モデリング手法であるT-Formerを提案する。 複数のビデオQAベンチマークで評価したところ、T-Formerは既存の時間的モデリング手法と良好に競合し、ビデオQAの最近の進歩と一致していることがわかった。

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