論文の概要: PreMind: Multi-Agent Video Understanding for Advanced Indexing of Presentation-style Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00162v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 20:17:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:26:56.819979
• Title: PreMind: Multi-Agent Video Understanding for Advanced Indexing of Presentation-style Videos
• Title（参考訳）: PreMind:プレゼンテーションスタイルのビデオのインデックス作成のためのマルチエージェントビデオ理解
• Authors: Kangda Wei, Zhengyu Zhou, Bingqing Wang, Jun Araki, Lukas Lange, Ruihong Huang, Zhe Feng,
• Abstract要約: PreMindは講義ビデオの理解とインデクシングのための新しいマルチエージェントマルチモーダルフレームワークである。 スライドの視覚的内容の抽出、音声の物語の書き起こし、これらの視覚的内容と音声的内容の統合化という3つの重要なステップを通じて、マルチモーダルインデックスを生成する。 VLMを用いた音声書き起こし誤りの検出・訂正や、視覚分析における動的反復自己回帰のための批判エージェントの利用などである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.39414772037232
• License:
• Abstract: In recent years, online lecture videos have become an increasingly popular resource for acquiring new knowledge. Systems capable of effectively understanding/indexing lecture videos are thus highly desirable, enabling downstream tasks like question answering to help users efficiently locate specific information within videos. This work proposes PreMind, a novel multi-agent multimodal framework that leverages various large models for advanced understanding/indexing of presentation-style videos. PreMind first segments videos into slide-presentation segments using a Vision-Language Model (VLM) to enhance modern shot-detection techniques. Each segment is then analyzed to generate multimodal indexes through three key steps: (1) extracting slide visual content, (2) transcribing speech narratives, and (3) consolidating these visual and speech contents into an integrated understanding. Three innovative mechanisms are also proposed to improve performance: leveraging prior lecture knowledge to refine visual understanding, detecting/correcting speech transcription errors using a VLM, and utilizing a critic agent for dynamic iterative self-reflection in vision analysis. Compared to traditional video indexing methods, PreMind captures rich, reliable multimodal information, allowing users to search for details like abbreviations shown only on slides. Systematic evaluations on the public LPM dataset and an internal enterprise dataset are conducted to validate PreMind's effectiveness, supported by detailed analyses.
• Abstract（参考訳）: 近年,オンライン講義ビデオが新たな知識獲得の場として人気が高まっている。 講義ビデオを効果的に理解・インデクシングできるシステムは非常に望ましいので、質問応答のような下流のタスクがビデオ内の特定の情報を効率的に見つけるのに役立つ。 プレゼンテーションスタイルのビデオの高度な理解/インデクシングに様々な大規模モデルを活用する,新しいマルチエージェントマルチモーダルフレームワークであるPreMindを提案する。 PreMindは、映像をVLM(Vision-Language Model)を使用してスライド表示セグメントに分割し、現代のショット検出技術を強化する。 次に各セグメントを解析して,(1)スライド映像内容の抽出,(2)音声物語の翻訳,(3)これらの視覚的内容と音声的内容の統合化という3つの重要なステップを通じて,マルチモーダル・インデックスを生成する。 VLMを用いた音声書き起こし誤りの検出・訂正や、視覚分析における動的反復自己回帰のための批判エージェントの利用などである。 従来のビデオインデックス手法と比較して、PreMindはリッチで信頼性の高いマルチモーダル情報をキャプチャし、ユーザーはスライドにのみ表示される略語などの詳細を検索できる。 パブリックLPMデータセットと社内エンタープライズデータセットの体系的評価を行い、詳細な分析によって支援されたPreMindの有効性を検証する。

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