論文の概要: Agentic Keyframe Search for Video Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16032v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 10:58:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:33:55.094368
• Title: Agentic Keyframe Search for Video Question Answering
• Title（参考訳）: ビデオ質問応答のためのエージェントキーフレーム探索
• Authors: Sunqi Fan, Meng-Hao Guo, Shuojin Yang,
• Abstract要約: VideoQAは、自然言語によるインタラクションを通じて、ビデオからキー情報を抽出し、理解することを可能にする。 本稿では,ビデオQAタスク中のEgoを識別する強力なアルゴリズムであるエージェント鍵探索(AKeyS)を提案する。 AKeySは計算効率が最も高い従来の手法よりも優れていたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8410780175245165
• License:
• Abstract: Video question answering (VideoQA) enables machines to extract and comprehend key information from videos through natural language interaction, which is a critical step towards achieving intelligence. However, the demand for a thorough understanding of videos and high computational costs still limit the widespread applications of VideoQA. To address it, we propose Agentic Keyframe Search (AKeyS), a simple yet powerful algorithm for identifying keyframes in the VideoQA task. It can effectively distinguish key information from redundant, irrelevant content by leveraging modern language agents to direct classical search algorithms. Specifically, we first segment the video and organize it as a tree structure. Then, AKeyS uses a language agent to estimate heuristics and movement costs while dynamically expanding nodes. Finally, the agent determines if sufficient keyframes have been collected based on termination conditions and provides answers. Extensive experiments on the EgoSchema and NExT-QA datasets show that AKeyS outperforms all previous methods with the highest keyframe searching efficiency, which means it can accurately identify key information and conduct effective visual reasoning with minimal computational overhead. For example, on the EgoSchema subset, it achieves 1.8% higher accuracy while processing only 43.5% of the frames compared to VideoTree. We believe that AKeyS represents a significant step towards building intelligent agents for video understanding. The code is publicly available at https://github.com/fansunqi/AKeyS.
• Abstract（参考訳）: ビデオ質問応答(Video QA)は、インテリジェンスを達成するための重要なステップである自然言語インタラクションを通じて、ビデオからキー情報を抽出し、理解することを可能にする。 しかし、ビデオの徹底的な理解と高い計算コストの要求は、ビデオQAの広範な適用を制限している。 そこで我々は,ビデオQAタスクのキーフレームを識別するシンプルなアルゴリズムであるAgentic Keyframe Search (AKeyS)を提案する。 従来の検索アルゴリズムに現代語エージェントを活用することで、キー情報を冗長で無関係なコンテンツと効果的に区別することができる。 具体的には、まずビデオを分類し、木構造として整理する。 次に、AKeySは言語エージェントを使用して、動的にノードを拡大しながらヒューリスティックスと移動コストを見積もる。 最後に、エージェントは、終了条件に基づいて十分なキーフレームが収集されたかどうかを決定し、回答を提供する。 EgoSchema と NExT-QA データセットの大規模な実験により、AKeyS はキーフレーム探索効率が最も高い全ての手法より優れており、キー情報を正確に識別し、計算オーバーヘッドを最小限に抑えて効果的な視覚的推論を行うことができる。 例えば、EgoSchemaサブセットでは、VideoTreeに比べて43.5%のフレームしか処理せず、精度が1.8%向上している。 AKeySは、ビデオ理解のためのインテリジェントなエージェントを構築するための重要なステップであると考えています。 コードはhttps://github.com/fansunqi/AKeyS.comで公開されている。

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