論文の概要: HLV-1K: A Large-scale Hour-Long Video Benchmark for Time-Specific Long Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01645v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 05:32:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:12:22.762452
• Title: HLV-1K: A Large-scale Hour-Long Video Benchmark for Time-Specific Long Video Understanding
• Title（参考訳）: HLV-1K: リアルタイムビデオ理解のための大規模時間長ビデオベンチマーク
• Authors: Heqing Zou, Tianze Luo, Guiyang Xie, Victor, Zhang, Fengmao Lv, Guangcong Wang, Junyang Chen, Zhuochen Wang, Hansheng Zhang, Huaijian Zhang,
• Abstract要約: 我々は、長時間ビデオ理解モデルを評価するために、大規模な時間長ビデオベンチマークHLV-1Kを構築した。 HLV-1Kは、高品質質問応答(QA)とマルチチョイス質問応答(MCQA)を備えた1009時間ビデオからなる。 我々は,既存の最先端手法を用いてベンチマークを評価し,様々なレベルでの深層ビデオ理解能力をテストすることの価値を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.696422425058245
• License:
• Abstract: Multimodal large language models have become a popular topic in deep visual understanding due to many promising real-world applications. However, hour-long video understanding, spanning over one hour and containing tens of thousands of visual frames, remains under-explored because of 1) challenging long-term video analyses, 2) inefficient large-model approaches, and 3) lack of large-scale benchmark datasets. Among them, in this paper, we focus on building a large-scale hour-long long video benchmark, HLV-1K, designed to evaluate long video understanding models. HLV-1K comprises 1009 hour-long videos with 14,847 high-quality question answering (QA) and multi-choice question asnwering (MCQA) pairs with time-aware query and diverse annotations, covering frame-level, within-event-level, cross-event-level, and long-term reasoning tasks. We evaluate our benchmark using existing state-of-the-art methods and demonstrate its value for testing deep long video understanding capabilities at different levels and for various tasks. This includes promoting future long video understanding tasks at a granular level, such as deep understanding of long live videos, meeting recordings, and movies.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデルは、多くの有望な現実世界のアプリケーションのために、深い視覚的理解において一般的なトピックとなっている。 しかし、1時間以上のビデオ理解と数万の視覚的フレームを含むビデオ理解は、いまだに未発見のままである。 1)長期ビデオ分析の課題 2)非効率な大規模モデルアプローチ、及び 3) 大規模なベンチマークデータセットの欠如。 そこで本稿では,長時間ビデオ理解モデルの評価を目的とした大規模時間長ビデオベンチマークHLV-1Kの構築に焦点をあてる。 HLV-1Kは、1,847件の高品質な質問応答(QA)と複数選択質問応答(MCQA)のペアをタイムアウェアなクエリと多様なアノテーションを備えた1009時間のビデオで構成され、フレームレベル、インテリアレベル、クロスイベントレベル、長期推論タスクをカバーしている。 我々は,既存の最先端手法を用いてベンチマークを評価し,様々なレベルでの深層ビデオ理解能力をテストすることの価値を実証した。 これには、長いライブビデオの深い理解、会議記録、映画など、将来の長いビデオ理解タスクを粒度レベルで促進することが含まれる。

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