論文の概要: VideoLLM Benchmarks and Evaluation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03829v1
• Date: Sat, 03 May 2025 20:56:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.851055
• Title: VideoLLM Benchmarks and Evaluation: A Survey
• Title（参考訳）: VideoLLMベンチマークと評価:調査
• Authors: Yogesh Kumar,
• Abstract要約: ビデオ理解ベンチマークの現況を考察し,その特徴,評価プロトコル,限界について考察する。 これらのベンチマークにおいて,最新のビデオLLMの性能動向を強調し,現在の評価フレームワークにおける重要な課題を明らかにする。 本調査は,ビデオLLMを効果的に評価する方法の構造化された理解と,大規模言語モデルによる映像理解の分野を前進させるための有望な道の特定を目的とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933873929180089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid development of Large Language Models (LLMs) has catalyzed significant advancements in video understanding technologies. This survey provides a comprehensive analysis of benchmarks and evaluation methodologies specifically designed or used for Video Large Language Models (VideoLLMs). We examine the current landscape of video understanding benchmarks, discussing their characteristics, evaluation protocols, and limitations. The paper analyzes various evaluation methodologies, including closed-set, open-set, and specialized evaluations for temporal and spatiotemporal understanding tasks. We highlight the performance trends of state-of-the-art VideoLLMs across these benchmarks and identify key challenges in current evaluation frameworks. Additionally, we propose future research directions to enhance benchmark design, evaluation metrics, and protocols, including the need for more diverse, multimodal, and interpretability-focused benchmarks. This survey aims to equip researchers with a structured understanding of how to effectively evaluate VideoLLMs and identify promising avenues for advancing the field of video understanding with large language models.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な開発は、ビデオ理解技術の大幅な進歩をもたらした。 本稿では,ビデオ大言語モデル(VideoLLMs)のベンチマークと評価手法を包括的に分析する。 ビデオ理解ベンチマークの現況を考察し,その特徴,評価プロトコル,限界について考察する。 本稿では,時間的・時空間的理解タスクに対する,クローズドセット,オープンセット,特殊評価など,さまざまな評価手法について分析する。 これらのベンチマークにおいて,最新のビデオLLMの性能動向を強調し,現在の評価フレームワークにおける重要な課題を明らかにする。 さらに,より多種多様なマルチモーダル,解釈可能性に重点を置くベンチマークの必要性を含む,ベンチマーク設計,評価指標,プロトコルの強化に向けた今後の研究方向性を提案する。 本調査は,ビデオLLMを効果的に評価する方法の構造化された理解と,大規模言語モデルによる映像理解の分野を前進させるための有望な道の特定を目的とした。

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