論文の概要: Exploring the Role of Explicit Temporal Modeling in Multimodal Large Language Models for Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16786v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 08:30:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:42:50.107573
• Title: Exploring the Role of Explicit Temporal Modeling in Multimodal Large Language Models for Video Understanding
• Title（参考訳）: ビデオ理解のための多モーダル大言語モデルにおける時間的明示的モデリングの役割を探る
• Authors: Yun Li, Zhe Liu, Yajing Kong, Guangrui Li, Jiyuan Zhang, Chao Bian, Feng Liu, Lina Yao, Zhenbang Sun,
• Abstract要約: 既存のアプローチでは、デコーダのみに依存する暗黙の時間的モデリングと、補助的な時間的エンコーダを使用する明示的な時間的モデリングが採用されている。 適応性のある時間場とトークン圧縮比を持つフレキシブルな時間的モデリングを実現するための明示的時空間(STE)を提案する。 本研究は、ビデオMLLMの進行に有効な洞察を提供する、明示的な時間的モデリングの重要な役割を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.477954901326978
• License:
• Abstract: Applying Multimodal Large Language Models (MLLMs) to video understanding presents significant challenges due to the need to model temporal relations across frames. Existing approaches adopt either implicit temporal modeling, relying solely on the LLM decoder, or explicit temporal modeling, employing auxiliary temporal encoders. To investigate this debate between the two paradigms, we propose the Stackable Temporal Encoder (STE). STE enables flexible explicit temporal modeling with adjustable temporal receptive fields and token compression ratios. Using STE, we systematically compare implicit and explicit temporal modeling across dimensions such as overall performance, token compression effectiveness, and temporal-specific understanding. We also explore STE's design considerations and broader impacts as a plug-in module and in image modalities. Our findings emphasize the critical role of explicit temporal modeling, providing actionable insights to advance video MLLMs.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)をビデオ理解に適用することは、フレーム間の時間的関係をモデル化する必要があるため、大きな課題となる。 既存のアプローチでは、LLMデコーダのみに依存する暗黙の時間的モデリングと、補助的な時間的エンコーダを使用する明示的な時間的モデリングが採用されている。 この2つのパラダイム間の議論を考察するために,スタック可能なテンポラルエンコーダ(STE)を提案する。 STEは、調整可能な時間的受容場とトークン圧縮比によるフレキシブルな時間的モデリングを可能にする。 STEを用いて、全体的な性能、トークン圧縮の有効性、時間固有の理解などの次元における暗黙的・明示的な時間的モデリングを体系的に比較する。 また、STEの設計上の考慮事項やプラグインモジュールや画像モダリティとしての影響についても検討する。 本研究は、ビデオMLLMの進行に有効な洞察を提供する、明示的な時間的モデリングの重要な役割を強調した。

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