Новый набор данных и бенчмарк для понимания длинных видео.

«`html

Понимание видео: решения для исследований в области искусственного интеллекта (ИИ)

Понимание видео является одной из перспективных областей исследований в области искусственного интеллекта (ИИ), направленной на обеспечение возможности машин понимать и анализировать визуальный контент. Это включает в себя задачи, такие как распознавание объектов, понимание человеческих действий и интерпретацию событий в видео. Продвижения в этой области находят важные применения в автономном вождении, наблюдении и индустрии развлечений. Улучшая способность ИИ обрабатывать и понимать видео, исследователи стремятся улучшить производительность и надежность различных технологий, основанных на визуальных данных.

Основной вызов в понимании видео

Основной вызов в понимании видео заключается в сложности интерпретации динамичной и многогранной визуальной информации. Традиционные модели нуждаются в помощи для точного анализа временных аспектов, взаимодействия объектов и развития сюжета в сценах. Эти ограничения затрудняют разработку надежных систем, способных к комплексному пониманию видео. Решение этой проблемы требует инновационных подходов, способных управлять сложными деталями и огромными объемами данных, присутствующими в видеоконтенте, расширяя границы текущих возможностей ИИ.

Текущие методы понимания видео

Текущие методы понимания видео часто полагаются на большие мультимодальные модели, интегрирующие визуальную и текстовую информацию. Однако эти подходы трудоемки и подвержены ошибкам, что делает их менее масштабируемыми и ненадежными. Исследователи из Университета Мэриленда и Института Вейцмана представили новый подход под названием CinePile, разработанный с участием представителей Gemini и других компаний. Этот метод использует автоматизированное создание шаблонов вопросов для создания масштабной базы данных по пониманию длинного видео. CinePile стремится сократить разрыв между производительностью человека и текущими моделями ИИ, предоставляя комплексный набор данных, вызывающих понимание и рассуждение моделей.

Применение CinePile

CinePile использует несколько этапов для формирования своей базы данных. Сначала собираются и аннотируются необработанные видеоролики с описаниями сцен. Затем модель бинарной классификации различает между диалогами и визуальными описаниями. Эти аннотации затем используются для создания шаблонов вопросов через языковую модель, которые применяются к видеосценам для создания комплексных пар вопрос-ответ. Процесс включает алгоритмы выделения кадров для выбора и аннотации важных кадров с использованием API Gemini Vision. Полученные текстовые описания создают визуальное резюме каждой сцены, которое затем генерирует длинные вопросы и ответы, фокусируясь на различных аспектах, таких как динамика персонажей, анализ сюжета, тематическое исследование и технические детали.

Заключение

Исследовательская команда закрыла критическую пропасть в понимании видео, разработав CinePile. Этот инновационный подход улучшает способность создавать разнообразные и контекстно насыщенные вопросы о видео, проложив путь для более продвинутых и масштабируемых моделей понимания видео. Работа подчеркивает важность интеграции мультимодальных данных и автоматизированных процессов в развитии возможностей ИИ в анализе видео. CinePile устанавливает новый стандарт для оценки моделей ИИ, ориентированных на видео, предоставляя надежный бенчмарк, способствующий будущим исследованиям и разработкам в этой важной области.

Проверьте документ и набор данных. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и LinkedIn.

Если вам интересна наша работа, вам понравится наш рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему подходит к 42k+ ML SubReddit.

Статья: CinePile: Новый набор данных и бенчмарк, специально разработанный для подлинного понимания видео длинной формы, появилась сначала на MarkTechPost.

«`