Goldfish
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Goldfish
紹介 :
Goldfishは、任意の長さの動画を理解するために設計された手法です。効率的な検索メカニズムにより、まず指示に関連する上位k個の動画片段を収集し、必要な応答を提供します。この設計により、Goldfishは任意の長さの動画シーケンスを効果的に処理でき、映画やテレビドラマなどのシナリオに適しています。検索プロセスを促進するために、動画片段の詳細な説明を生成するMiniGPT4-Videoを開発しました。Goldfishは、長尺動画のベンチマークテストで41.78%の精度を達成し、従来の方法を14.94%上回りました。さらに、MiniGPT4-Videoは短尺動画の理解においても優れた性能を発揮し、MSVD、MSRVTT、TGIF、TVQAの短尺動画ベンチマークテストにおいて、それぞれ既存の最先端手法を3.23%、2.03%、16.5%、23.59%上回りました。これらの結果は、Goldfishモデルが長尺動画と短尺動画の理解の両方において顕著な改善を示していることを示しています。
ターゲットユーザー :
Goldfishモデルは、長尺動画コンテンツの処理と理解を必要とする研究者や開発者を対象としています。例えば、映画制作者、テレビドラマ編集者、動画コンテンツ分析専門家などが該当します。彼らはGoldfishモデルを使用して、動画コンテンツをより効率的に分析?理解し、動画コンテンツの作成と分析の効率を向上させることができます。
総訪問数: 3.3K
最も高い割合の地域: US(100.00%)
ウェブサイト閲覧数 : 55.8K
使用シナリオ
映画制作者はGoldfishモデルを使用して映画片段を分析し、重要なプロットを抽出します。
テレビドラマ編集者はGoldfishモデルを使用してプロット展開を理解し、編集を最適化します。
動画コンテンツ分析専門家はGoldfishモデルを使用してコンテンツ審査を行い、動画コンテンツのコンプライアンスを確保します。
製品特徴
効率的な検索メカニズム:指示に関連する上位k個の動画片段を収集して長尺動画を処理します。
MiniGPT4-Video:動画片段の詳細な説明を生成し、検索プロセスを促進します。
長尺動画ベンチマークテスト:TVQA-longベンチマークテストで41.78%の精度を達成しました。
短尺動画ベンチマークテスト:MSVD、MSRVTT、TGIF、TVQA短尺動画ベンチマークテストで優れた性能を発揮しました。
動画説明生成:EVA-CLIPを使用して視覚的なトークンを取得し、それらを言語モデル空間に変換します。
字幕と動画フレームの統合:動画フレームとアラインされた字幕を組み合わせることで、モデルの性能を向上させます。
適応性:映画やテレビドラマなどの長尺動画シーケンスを処理できます。
使用チュートリアル
1. 長尺動画を複数の片段に分割します。
2. Video Descriptor(例:MiniGPT4-Video)を使用して、各片段の説明を生成します。
3. ユーザーのクエリに基づいて、指示と最も関連性の高い片段を検索します。
4. 検索された片段情報を回答モジュールに送信し、最終的な回答を取得します。
5. EVA-CLIPを使用して、各フレームの視覚的なトークンを取得します。
6. 視覚的なトークンと字幕テキストトークンを組み合わせ、言語モデル空間のトークンを生成します。
7. 生成されたトークンを言語モデルに入力し、さらなる処理と分析を行います。
8. 生成された説明と分析結果を使用して、動画コンテンツの理解と適用を行います。
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