論文の概要: SVBench: A Benchmark with Temporal Multi-Turn Dialogues for Streaming Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10810v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 14:29:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:11:31.956892
• Title: SVBench: A Benchmark with Temporal Multi-Turn Dialogues for Streaming Video Understanding
• Title（参考訳）: SVBench: ビデオ理解のためのテンポラルなマルチトゥル対話を用いたベンチマーク
• Authors: Zhenyu Yang, Yuhang Hu, Zemin Du, Dizhan Xue, Shengsheng Qian, Jiahong Wu, Fan Yang, Weiming Dong, Changsheng Xu,
• Abstract要約: SVBenchは時間的マルチターン質問応答チェーンを用いた先駆的ベンチマークである。 半自動アノテーションパイプラインを設計し、49,979対のQA(QA)と1,353本のストリーミングビデオを取得する。 対話とストリーミング評価の14モデルから得られた実験結果から, クローズドソースのGPT-4oは他より優れているが, 大部分のオープンソースLVLMは, 長文のストリーミングビデオ理解に苦慮していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.78088668917983
• License:
• Abstract: Despite the significant advancements of Large Vision-Language Models (LVLMs) on established benchmarks, there remains a notable gap in suitable evaluation regarding their applicability in the emerging domain of long-context streaming video understanding. Current benchmarks for video understanding typically emphasize isolated single-instance text inputs and fail to evaluate the capacity to sustain temporal reasoning throughout the entire duration of video streams. To address these limitations, we introduce SVBench, a pioneering benchmark with temporal multi-turn question-answering chains specifically designed to thoroughly assess the capabilities of streaming video understanding of current LVLMs. We design a semi-automated annotation pipeline to obtain 49,979 Question-Answer (QA) pairs of 1,353 streaming videos, which includes generating QA chains that represent a series of consecutive multi-turn dialogues over video segments and constructing temporal linkages between successive QA chains. Our experimental results, obtained from 14 models in dialogue and streaming evaluations, reveal that while the closed-source GPT-4o outperforms others, most open-source LVLMs struggle with long-context streaming video understanding. We also construct a StreamingChat model, which significantly outperforms open-source LVLMs on our SVBench and achieves comparable performance on diverse vision-language benchmarks. We expect SVBench to advance the research of streaming video understanding by providing a comprehensive and in-depth analysis of current LVLMs. Our benchmark and model can be accessed at https://yzy-bupt.github.io/SVBench.
• Abstract（参考訳）: 確立されたベンチマークにおけるLVLM(Large Vision-Language Models)の顕著な進歩にもかかわらず、長文ストリーミングビデオ理解の新興領域における適用性に関する適切な評価には、注目すべきギャップが残っている。 ビデオ理解のための現在のベンチマークでは、孤立した単一インスタンステキスト入力を強調しており、ビデオストリーム全体を通して時間的推論を維持する能力の評価に失敗している。 SVBenchは,現在のLVLMのストリーミングビデオ理解能力の徹底的な評価を目的とした,時間的マルチターン質問応答チェーンを用いた先駆的ベンチマークである。 半自動のアノテーションパイプラインを設計し、49,979対のQA(QA)対1,353のストリーミングビデオを得る。 対話とストリーミング評価の14モデルから得られた実験結果から, クローズドソースのGPT-4oは他より優れているが, 大部分のオープンソースLVLMは, 長文のストリーミングビデオ理解に苦慮していることがわかった。 また,SVBench 上でのオープンソース LVLM を著しく上回り,多様な視覚言語ベンチマークで同等の性能を発揮する StreamingChat モデルを構築した。 我々はSVBenchが、現在のLVLMの包括的かつ詳細な分析を提供することで、ストリーミングビデオ理解の研究を進めることを期待する。 私たちのベンチマークとモデルはhttps://yzy-bupt.github.io/SVBench.orgでアクセスできます。

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