論文の概要: FiLA-Video: Spatio-Temporal Compression for Fine-Grained Long Video Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20384v1
- Date: Tue, 29 Apr 2025 03:09:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.731294
- Title: FiLA-Video: Spatio-Temporal Compression for Fine-Grained Long Video Understanding
- Title（参考訳）: FiLA-Video: 細粒度ビデオ理解のための時空間圧縮
- Authors: Yanan Guo, Wenhui Dong, Jun Song, Shiding Zhu, Xuan Zhang, Hanqing Yang, Yingbo Wang, Yang Du, Xianing Chen, Bo Zheng,
- Abstract要約: ビデオデータの複雑さとコンテキスト処理の制限は、長いビデオの理解を妨げる。
本稿では,複数のフレームを単一の表現に統合する新しいフレームワークであるFiLA-Videoを提案する。
FiLA-Videoは、従来の方法に比べて、長時間ビデオ理解において優れた効率と精度を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.71123451197036
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in video understanding within visual large language models (VLLMs) have led to notable progress. However, the complexity of video data and contextual processing limitations still hinder long-video comprehension. A common approach is video feature compression to reduce token input to large language models, yet many methods either fail to prioritize essential features, leading to redundant inter-frame information, or introduce computationally expensive modules.To address these issues, we propose FiLA(Fine-grained Vision Language Model)-Video, a novel framework that leverages a lightweight dynamic-weight multi-frame fusion strategy, which adaptively integrates multiple frames into a single representation while preserving key video information and reducing computational costs. To enhance frame selection for fusion, we introduce a keyframe selection strategy, effectively identifying informative frames from a larger pool for improved summarization. Additionally, we present a simple yet effective long-video training data generation strategy, boosting model performance without extensive manual annotation. Experimental results demonstrate that FiLA-Video achieves superior efficiency and accuracy in long-video comprehension compared to existing methods.
- Abstract（参考訳）: 視覚的大言語モデル(VLLM)における映像理解の最近の進歩は、顕著な進歩をもたらした。
しかし、ビデオデータの複雑さとコンテキスト処理の制限は、長いビデオの理解を妨げる。
一般的な手法として,大規模な言語モデルへのトークン入力を減らすためのビデオ特徴圧縮があるが,多くの手法では重要な特徴の優先順位付けに失敗し,フレーム間の冗長な情報をもたらすか,あるいは計算コストのかかるモジュールを導入している。これらの問題に対処するため,我々は,キー映像情報を保存しながら複数のフレームを単一の表現に適応的に統合する,軽量な動的多フレーム融合戦略を活用する新しいフレームワークであるFiLA(Fine-fine Vision Language Model)-Videoを提案する。
融合のためのフレーム選択を強化するために,より大規模なプールから情報フレームを効果的に識別し,要約を改善するキーフレーム選択戦略を導入する。
さらに,手作業による手作業によるアノテーションを伴わずにモデル性能を向上させる,シンプルで効果的な長ビデオトレーニングデータ生成戦略を提案する。
実験により,FiLA-Videoは,従来の手法と比較して,長時間ビデオ理解において優れた効率と精度を達成できることが示された。
関連論文リスト
- Learning Compact Video Representations for Efficient Long-form Video Understanding in Large Multimodal Models [28.68367581677484]
本稿では、情報密度に基づく適応型ビデオサンプリング(AVS)と、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)と統合されたオートエンコーダベースの時間的ビデオ圧縮(SVC)を含む、長文ビデオ理解のための新しいエンドツーエンドスキーマを提案する。
提案システムでは,各期間の映像系列から重要な情報を適応的に取得し,重要な識別情報を保存しながら高い圧縮率を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-19T22:04:27Z) - VideoWeave: A Data-Centric Approach for Efficient Video Understanding [54.5804686337209]
我々は、合成長文学習サンプルを構築して、データ効率を改善するためのシンプルで効果的な方法であるVideoWeaveを提案する。
VideoWeaveは、利用可能なビデオテキストペアを再編成して、固定計算内で時間的多様性を拡大する。
我々の結果は、アーキテクチャを変更するのではなく、トレーニングデータを再編成することで、ビデオ言語モデルをトレーニングするためのシンプルでスケーラブルなパスを提供できることを強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-09T20:55:26Z) - FLoC: Facility Location-Based Efficient Visual Token Compression for Long Video Understanding [55.700832127331324]
FLoCは、施設位置関数に基づく効率的なビジュアルトークン圧縮フレームワークである。
本手法は,トークンのコンパクトな部分集合を迅速に選択することにより,顕著な効率向上を実現する。
私たちのアプローチは、トレーニング不要、モデル非依存、クエリ非依存で、汎用的なソリューションを提供しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-31T17:29:39Z) - Episodic Memory Representation for Long-form Video Understanding [52.33907540905242]
大きなビデオ言語モデルは、一般的なビデオ理解において優れているが、長い形式のコンテキストウィンドウの制限に苦労する。
人間の記憶の原理にインスパイアされたトレーニングフリーのフレームワークであるVideo-EMを紹介する。
Video-EMでは、各ベースラインに対して4-9%のパフォーマンス向上を実現し、フレームの削減を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-13T04:33:07Z) - AdaVideoRAG: Omni-Contextual Adaptive Retrieval-Augmented Efficient Long Video Understanding [73.60257070465377]
AdaVideoRAGは、軽量なインテント分類器を使用して、クエリ複雑性に基づいた検索に適応する新しいフレームワークである。
我々のフレームワークは、Omni-Knowledge Indexingモジュールを使用して、テキスト(キャプション、ASR、OCR)、視覚的特徴、セマンティックグラフから階層データベースを構築する。
実験では、既存のMLLMにシームレスに統合することで、長時間ビデオ理解のための効率と精度の向上が示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-16T15:18:15Z) - Token-Efficient Long Video Understanding for Multimodal LLMs [101.70681093383365]
STORMは、イメージエンコーダとビデオLLMの間に専用のテンポラリエンコーダを組み込んだ、新しいアーキテクチャである。
我々は,STORMが様々な長いビデオ理解ベンチマークにおいて最先端の結果を達成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-06T06:17:38Z) - Adaptive Keyframe Sampling for Long Video Understanding [75.7837692594814]
本稿では、適応鍵フレームサンプリング(AKS)という、単純だが効果的なアルゴリズムを提案する。
これはAdaptive Keyframe Sampling (AKS)と呼ばれるプラグインとプレイモジュールを挿入し、ビデオトークンの固定数で有用な情報を最大化することを目的としている。
2つの長いビデオ理解ベンチマークの実験は、AKSが情報的出会いを選択する際にビデオQA精度を改善することを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-28T17:46:29Z) - SALOVA: Segment-Augmented Long Video Assistant for Targeted Retrieval and Routing in Long-Form Video Analysis [52.050036778325094]
本稿では,SALOVA: Segment-Augmented Video Assistantを紹介する。
87.8Kビデオの高品質なコレクションをセグメントレベルで高密度にキャプションし、シーンの連続性を捕捉し、リッチなコンテキストを維持する。
本フレームワークは,クエリに応答して,関連ビデオセグメントの正確な識別と検索を可能にすることで,現在のビデオLMMの限界を緩和する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-25T08:04:47Z) - Beyond Training: Dynamic Token Merging for Zero-Shot Video Understanding [11.211803499867639]
ゼロショットビデオ理解のための新しい動的トークンマージフレームワークであるDYTOを提案する。
DYTOは階層的なフレーム選択と二部トークンマージ戦略を統合し、動的に鍵フレームをクラスタ化し、トークンシーケンスを選択的に圧縮する。
実験によりDYTOの有効性が示され、微調整法と訓練不要法の両方と比較して優れた性能が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-21T18:30:11Z) - Free Video-LLM: Prompt-guided Visual Perception for Efficient Training-free Video LLMs [56.040198387038025]
トレーニング不要ビデオLLMの効率的な推論のための新しいプロンプト誘導視覚認識フレームワーク(Free Video-LLM)を提案する。
提案手法は,複数のビデオ質問応答ベンチマークにおいて高い性能を維持しながら,視覚トークンの数を効果的に削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-14T12:35:12Z) - Realizing Video Summarization from the Path of Language-based Semantic Understanding [19.825666473712197]
本稿では,Mixture of Experts(MoE)パラダイムに触発された新しいビデオ要約フレームワークを提案する。
提案手法は,複数のビデオLLMを統合し,包括的で一貫性のあるテキスト要約を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-06T15:03:22Z) - Video-LaVIT: Unified Video-Language Pre-training with Decoupled Visual-Motional Tokenization [52.63845811751936]
ダイナミックスビデオのモデリングのため、ビデオ事前トレーニングは難しい。
本稿では,ビデオ事前学習におけるこのような制限を,効率的なビデオ分解によって解決する。
筆者らのフレームワークは,13のマルチモーダルベンチマークにおいて,画像と映像のコンテントの理解と生成が可能であることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T16:30:49Z) - A Simple Recipe for Contrastively Pre-training Video-First Encoders Beyond 16 Frames [57.758863967770594]
我々は,大規模な画像テキストモデルを浅部時間融合によりビデオに転送する共通パラダイムを構築した。
1)標準ビデオデータセットにおけるビデオ言語アライメントの低下による空間能力の低下と,(2)処理可能なフレーム数のボトルネックとなるメモリ消費の増大である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T16:10:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。