論文の概要: MaxInfo: A Training-Free Key-Frame Selection Method Using Maximum Volume for Enhanced Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03183v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 13:57:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:18.379508
• Title: MaxInfo: A Training-Free Key-Frame Selection Method Using Maximum Volume for Enhanced Video Understanding
• Title（参考訳）: MaxInfo: 最大ボリュームを用いた学習自由鍵フレーム選択法
• Authors: Pengyi Li, Irina Abdullaeva, Alexander Gambashidze, Andrey Kuznetsov, Ivan Oseledets,
• Abstract要約: 現代のビデオ大言語モデル(VLLM)は、ビデオ理解のための一様フレームサンプリングに依存していることが多い。 入力ビデオから最も代表的なフレームを選択し,保持する最大ボリューム原理に基づく学習自由度手法であるMaxInfoを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.98994504606355
• License:
• Abstract: Modern Video Large Language Models (VLLMs) often rely on uniform frame sampling for video understanding, but this approach frequently fails to capture critical information due to frame redundancy and variations in video content. We propose MaxInfo, a training-free method based on the maximum volume principle, which selects and retains the most representative frames from the input video. By maximizing the geometric volume formed by selected embeddings, MaxInfo ensures that the chosen frames cover the most informative regions of the embedding space, effectively reducing redundancy while preserving diversity. This method enhances the quality of input representations and improves long video comprehension performance across benchmarks. For instance, MaxInfo achieves a 3.28% improvement on LongVideoBench and a 6.4% improvement on EgoSchema for LLaVA-Video-7B. It also achieves a 3.47% improvement for LLaVA-Video-72B. The approach is simple to implement and works with existing VLLMs without the need for additional training, making it a practical and effective alternative to traditional uniform sampling methods.
• Abstract（参考訳）: 現代のビデオ大言語モデル(VLLM)は、ビデオ理解のための一様フレームサンプリングにしばしば依存するが、フレームの冗長性や動画コンテンツのバリエーションによる重要な情報の取得に失敗することが多い。 入力ビデオから最も代表的なフレームを選択し,保持する最大ボリューム原理に基づく学習自由度手法であるMaxInfoを提案する。 選択された埋め込みによって形成される幾何体積を最大化することにより、MaxInfoは、選択されたフレームが埋め込み空間の最も情報性の高い領域をカバーすることを保証する。 この方法は、入力表現の品質を高め、ベンチマーク間での長いビデオ理解性能を向上させる。 例えば、MaxInfoはLongVideoBenchを3.28%改善し、LLaVA-Video-7B用のEgoSchemaを6.4%改善した。 また、LLaVA-Video-72Bの3.47%の改善も達成している。 このアプローチは実装が簡単で、追加のトレーニングを必要とせずに既存のVLLMと連携する。

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