論文の概要: ReasVQA: Advancing VideoQA with Imperfect Reasoning Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13536v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 10:35:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:59:23.977376
• Title: ReasVQA: Advancing VideoQA with Imperfect Reasoning Process
• Title（参考訳）: ReasVQA:不完全な推論プロセスによるビデオQAの改善
• Authors: Jianxin Liang, Xiaojun Meng, Huishuai Zhang, Yueqian Wang, Jiansheng Wei, Dongyan Zhao,
• Abstract要約: textbfReasVQA (Reasoning-enhanced Video Question Answering) は、MLLM(Multimodal Large Language Models)が生成する推論プロセスを活用して、ビデオQAモデルの性能を向上させる新しい手法である。 NExT-QAでは+2.9、STARでは+7.3、IntentQAでは+5.9が大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.4638171723351
• License:
• Abstract: Video Question Answering (VideoQA) is a challenging task that requires understanding complex visual and temporal relationships within videos to answer questions accurately. In this work, we introduce \textbf{ReasVQA} (Reasoning-enhanced Video Question Answering), a novel approach that leverages reasoning processes generated by Multimodal Large Language Models (MLLMs) to improve the performance of VideoQA models. Our approach consists of three phases: reasoning generation, reasoning refinement, and learning from reasoning. First, we generate detailed reasoning processes using additional MLLMs, and second refine them via a filtering step to ensure data quality. Finally, we use the reasoning data, which might be in an imperfect form, to guide the VideoQA model via multi-task learning, on how to interpret and answer questions based on a given video. We evaluate ReasVQA on three popular benchmarks, and our results establish new state-of-the-art performance with significant improvements of +2.9 on NExT-QA, +7.3 on STAR, and +5.9 on IntentQA. Our findings demonstrate the supervising benefits of integrating reasoning processes into VideoQA. Further studies validate each component of our method, also with different backbones and MLLMs, and again highlight the advantages of this simple but effective method. We offer a new perspective on enhancing VideoQA performance by utilizing advanced reasoning techniques, setting a new benchmark in this research field.
• Abstract（参考訳）: ビデオ質問回答(Video Question Answering, VideoQA)は、質問に正確に答えるために、ビデオ内の複雑な視覚的および時間的関係を理解することを必要とする課題である。 本稿では,MLLM(Multimodal Large Language Models)が生成する推論プロセスを活用して,ビデオQAモデルの性能を向上させる新しい手法である「textbf{ReasVQA} (Reasoning-enhanced Video Question Answering)」を紹介する。 私たちのアプローチは、推論生成、推論の洗練、推論からの学習という3つのフェーズで構成されています。 まず、追加のMLLMを用いて詳細な推論プロセスを生成し、第2に、データ品質を保証するためのフィルタリングステップによってそれらを精査する。 最後に、不完全かもしれない推論データを用いて、マルチタスク学習を通じて、与えられたビデオに基づいて質問を解釈し答える方法について、ビデオQAモデルをガイドする。 NExT-QAでは+2.9、STARでは+7.3、IntentQAでは+5.9が大幅に改善された。 以上の結果から,ビデオQAに推論処理を組み込むことの利点が示唆された。 さらに, 背骨とMLLMの異なる各成分についても検討し, この簡便で効果的な手法の利点を浮き彫りにしている。 本稿では,先進的な推論技術を活用することで,ビデオQAの性能向上に対する新たな視点を提供し,この研究分野に新たなベンチマークを設置する。

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