Fugu-MT 論文翻訳(概要): SOVABench: A Vehicle Surveillance Action Retrieval Benchmark for Multimodal Large Language Models

論文の概要: SOVABench: A Vehicle Surveillance Action Retrieval Benchmark for Multimodal Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04824v2
Date: Fri, 09 Jan 2026 10:27:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-12 13:49:32.492846
Title: SOVABench: A Vehicle Surveillance Action Retrieval Benchmark for Multimodal Large Language Models
Title（参考訳）: SOVABench:マルチモーダル大規模言語モデルのための車両監視行動検索ベンチマーク
Authors: Oriol Rabasseda, Zenjie Li, Kamal Nasrollahi, Sergio Escalera,
Abstract要約: 我々は,車両関連行動を中心とした監視映像から構築した実世界検索ベンチマークであるSOVABenchを紹介する。 SOVABenchは、2つの評価プロトコル(ペア内とペア内)を定義し、相互行為の識別と時間方向の理解を評価する。本稿では,MLLMによる画像とビデオの両方の記述から解釈可能な埋め込みを生成するための学習自由フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.77182813030722
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automatic identification of events and recurrent behavior analysis are critical for video surveillance. However, most existing content-based video retrieval benchmarks focus on scene-level similarity and do not evaluate the action discrimination required in surveillance. To address this gap, we introduce SOVABench (Surveillance Opposite Vehicle Actions Benchmark), a real-world retrieval benchmark built from surveillance footage and centered on vehicle-related actions. SOVABench defines two evaluation protocols (inter-pair and intra-pair) to assess cross-action discrimination and temporal direction understanding. Although action distinctions are generally intuitive for human observers, our experiments show that they remain challenging for state-of-the-art vision and multimodal models. Leveraging the visual reasoning and instruction-following capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs), we present a training-free framework for producing interpretable embeddings from MLLM-generated descriptions for both images and videos. The framework achieves strong performance on SOVABench as well as on several spatial and counting benchmarks where contrastive Vision-Language Models often fail. The code, annotations, and instructions to construct the benchmark are publicly available.
Abstract（参考訳）: 映像監視においては,イベントの自動識別と繰り返し動作解析が重要である。しかし、既存のコンテンツベースビデオ検索ベンチマークではシーンレベルの類似性に重点を置いており、監視に必要な行動差別を評価していない。このギャップに対処するために、監視映像から構築され、車両関連のアクションを中心に構築された現実世界のベンチマークであるSOVABench(Surveillance Opposite Vehicle Actions Benchmark)を紹介する。 SOVABenchは、2つの評価プロトコル(ペア内とペア内)を定義し、相互行為の識別と時間方向の理解を評価する。動作の区別は一般に人間の観察者にとって直感的であるが、我々の実験は、最先端の視覚モデルやマルチモーダルモデルでは依然として困難であることを示している。 MLLM(Multimodal Large Language Models)の視覚的推論と命令追従機能を活用し,MLLMが生成した画像とビデオの両方の解釈可能な埋め込みを生成するための学習自由フレームワークを提案する。このフレームワークは、SOVABenchと、対照的なビジョンランゲージモデルがしばしば失敗するいくつかの空間的およびカウントベンチマーク上で、強力なパフォーマンスを達成する。ベンチマークを構築するためのコード、アノテーション、インストラクションが公開されている。

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