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LVBench: An Extreme Long Video Understanding Benchmark

Created by
  • Haebom

作者

Weihan Wang, Zehai He, Wenyi Hong, Yean Cheng, Xiaohan Zhang, Ji Qi, Xiaotao Gu, Shiyu Huang, Bin Xu, Yuxiao Dong, Ming Ding, Jie Tang

概要

本論文は、1分未満の短い映像の理解に焦点を当てた既存のマルチモーダル大規模言語モデルと評価データセットの限界を指摘し、数時間に及ぶ長い映像を理解するために必要な長期的な意思決定のための実装された知能、深い映画レビューと議論、リアルタイムスポーツ解説など、実際のアプリケーションのニーズを満たしていないことを強調します。これを解決するために、論文では長時間映像を理解するための新しいベンチマークであるLVBenchを提案します。 LVBenchは、一般的に利用可能なさまざまな画像と長時間の画像理解と情報抽出を目的としたさまざまなタスクで構成されており、マルチモーダルモデルの長期記憶と拡張理解を評価するように設計されています。実験の結果、現在のマルチモーダルモデルは、これらの要求の厳しい長時間の画像理解作業において依然として性能が低下していることを示している。 LVBenchは、長時間の映像理解の複雑さを解決することができる、より進化したモデル開発を促進するための目的で製作されており、データとコードは公に提供されています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:長時間映像を理解するための新しいベンチマークであるLVBenchを提示し、既存モデルの限界を明確にし、今後の研究方向を提示します。公開されたデータセットとコードにより、マルチモーダルモデルの進化を加速できます。実際のアプリケーションに必要な長時間映像理解技術開発のための重要な基盤を設けます。
Limitations: LVBenchはまだ初期段階のベンチマークなので、より多くの種類の長時間の画像と作業を追加する必要があります。現在のモデルの性能低下の原因の詳細な分析が不足しています。さまざまな言語と文化的背景を考慮したデータセットの拡張が必要です。
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