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Dans cet article, nous proposons Grounded-VideoLLM, un nouveau Video-LLM capable de reconnaître et d'inférer des moments vidéo spécifiques à un niveau de granularité fine. Il vise à pallier les limitations des modèles de langage vidéo (Video-LLM) existants, qui peinent à comprendre les informations temporelles fines. Grounded-VideoLLM comble les lacunes des modèles existants en matière de modélisation temporelle et de représentation des horodatages en introduisant des flux temporels supplémentaires qui codent les relations inter-images et des jetons temporels discrets riches en informations temporelles spécifiques. Nous entraînons le modèle par une approche d'apprentissage en plusieurs étapes et améliorons sa capacité d'inférence temporelle en exploitant le jeu de données Grounded VideoQA, construit via un pipeline d'annotation automatique. Les résultats expérimentaux démontrent que Grounded-VideoLLM excelle dans les tâches d'affectation fines telles que l'affectation temporelle basée sur des phrases, la génération de sous-titres vidéo denses et Grounded VideoQA, démontrant ainsi son potentiel en tant qu'assistant vidéo polyvalent pour la compréhension générale de la vidéo.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Nous présentons une nouvelle architecture qui surmonte les limitations de la modélisation temporelle et de la représentation des horodatages dans les Video-LLM existants.
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Obtenez des performances supérieures sur des tâches d'affectation temporelles à granularité fine telles que l'affectation basée sur des phrases temporelles, la génération de sous-titres vidéo denses et le VideoQA basé sur la base.
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Il présente le potentiel d’un assistant vidéo polyvalent qui peut être utilisé pour diverses tâches de compréhension vidéo.
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Nous présentons une méthode efficace pour créer des ensembles de données à l’aide d’un pipeline d’annotation automatique.
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Limitations:
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Il peut y avoir un manque d’analyse de l’importance relative des facteurs contribuant à l’amélioration des performances du modèle proposé.
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Une validation supplémentaire des performances de généralisation sur différents types de données vidéo est nécessaire.
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Il est nécessaire d’évaluer la précision et la fiabilité du pipeline d’annotation automatisé.
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Les résultats expérimentaux sur de grands ensembles de données du monde réel peuvent faire défaut.
