論文の概要: IPFormer-VideoLLM: Enhancing Multi-modal Video Understanding for Multi-shot Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21116v1
- Date: Thu, 26 Jun 2025 09:30:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-27 19:53:10.037278
- Title: IPFormer-VideoLLM: Enhancing Multi-modal Video Understanding for Multi-shot Scenes
- Title（参考訳）: IPFormer-VideoLLM:マルチショットシーンのためのマルチモーダルビデオ理解の強化
- Authors: Yujia Liang, Jile Jiao, Zhicheng Wang, Xuetao Feng, Zixuan Ye, Yuan Wang, Hao Lu,
- Abstract要約: 我々はマルチクリップ・ベンチと呼ばれる新しいデータセットを導入し、マルチショットシナリオに適した濃密な記述と命令ベースの質問応答ペアを特徴付ける。
インスタンスレベルの機能をインスタンスレベルで注入する新たなモデルIPFormer-VideoLLMを、効率的な注意ベースのコネクタを通じて提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.894433264669143
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video Large Language Models (VideoLLMs) have demonstrated remarkable understanding capabilities, but are found struggling to tackle multi-shot scenarios,e.g., video clips with varying camera angles or scene changes. This challenge can render failures such as instance identity forgetting and key frame negligence. In this work, we first attribute the challenge to the lack of multi-shot annotations among existing datasets and therefore we introduce a new dataset termed MultiClip-Bench, featuring dense descriptions and instruction-based question-answering pairs tailored for multi-shot scenarios. We empirically find that the training set significantly boosts the multi-shot performance, while the testing benchmark provides a reliable measure of the model capability in multi-shot scenarios. By further analyzing and discovering that current models only encode instance features in a discrete or lossy manner, at the risk of missing identity information, we then contribute a new model IPFormer-VideoLLM. Its key idea is the injection of instance-level features as instance prompts through an efficient attention-based connector. This allows for the aggregation of instance-specific information across scenes. Experiments demonstrate that our proposed dataset and model not only enhance the multi-scene video understanding significantly, but also offer distinct advantages across various video benchmarks.
- Abstract（参考訳）: Video Large Language Models (VideoLLMs) は目覚ましい理解能力を示しているが、カメラアングルやシーン変更の異なるビデオクリップのようなマルチショットシナリオに取り組むのに苦労している。
この課題は、インスタンスのアイデンティティを忘れたり、キーフレームの無視といった障害を発生させる可能性がある。
本研究は,既存のデータセットにマルチショットアノテーションが欠如していることを理由として,高密度記述とマルチショットシナリオに適した命令ベースの質問応答ペアを備えた,MultiClip-Benchという新しいデータセットを導入する。
トレーニングセットがマルチショットのパフォーマンスを大幅に向上させるのに対して,テストベンチマークでは,マルチショットシナリオにおけるモデル機能に関する信頼性の高い測定結果が提供されていることを実証的に確認した。
さらに、現在のモデルがインスタンスの特徴を離散的または損失的にのみ符号化していることを、アイデンティティ情報の欠如のリスクで分析し、発見することにより、新しいモデルIPFormer-VideoLLMをコントリビュートする。
そのキーとなるアイデアは、効率的な注意ベースのコネクタを通してインスタンスのプロンプトとしてインスタンスレベルの機能の注入である。
これにより、シーンにまたがるインスタンス固有の情報の集約が可能になる。
実験により,提案したデータセットとモデルにより,マルチシーン映像の理解が著しく向上するだけでなく,様々なビデオベンチマークで顕著な優位性が得られることが示された。
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