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Audio-centric Video Understanding Benchmark without Text Shortcut

Created by
  • Haebom

作者

Yudong Yang, Jimin Zhuang, Guangzhi Sun, Changli Tang, Yixuan Li, Peihan Li, Yifan Jiang, Wei Li, Zejun Ma, Chao Zhang

概要

本稿では、オーディオ情報に焦点を当てたビデオ理解ベンチマークであるAVC(Audio-centric Video Understanding Benchmark)を提案します。従来の視覚情報中心のアプローチから逸脱し、オーディオが提供する文脈、感情的な手がかり、意味情報などをビデオの理解に重要な要素として強調します。 AVUTには、オーディオコンテンツとオーディオビジュアルインタラクションの理解を包括的に評価するさまざまな課題が含まれており、既存のベンチマークに表示される質問テキストだけで正解を推論できる「テキストショートカットの問題」を解決するための回答順列ベースのフィルタリングメカニズムを提示します。さまざまなオープンソースおよび独自のマルチモーダルLLMを対象に評価を行い、視聴覚LLMの欠陥を分析します。デモとデータはhttps://github.com/lark-png/AVUTで確認できます。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
オーディオ情報の重要性を強調する新しいビデオ理解ベンチマークAVUT提示
既存のベンチマークのLimitationsである「テキストショートカット問題」を解決するための回答順列ベースのフィルタリングメカニズムを提案
多様なマルチモーダルLLMのオーディオビデオ理解能力の包括的な評価と分析を提供
オーディオ中心のビデオ理解研究の新しい方向性の提示
Limitations:
AVUTベンチマークの汎用性と拡張性に関するさらなる研究が必要
提示された回答順列に基づくフィルタリングメカニズムの効率と一般化の可能性に関するさらなる検証が必要
評価に使用されるマルチモーダルLLMの種類と多様性に対する限界の存在
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