

Video CCAM
紹介 :
Video-CCAMは、テンセントQQマルチメディア研究チームが開発した、柔軟性に優れた一連の動画多言語モデル(Video-MLLM)です。動画とテキストの理解能力の向上を目指し、特に短編動画と長編動画の分析に適しています。因果クロスアテンションマスク(Causal Cross-Attention Masks)を用いてこの目標を達成しています。Video-CCAMは複数のベンチマークテストで優れた性能を示しており、特にMVBench、VideoVista、MLVUにおいて顕著です。モデルのソースコードは、展開プロセスを簡素化するために書き直されています。
ターゲットユーザー :
Video-CCAMは、動画コンテンツの分析と理解を行う必要がある研究者や開発者にとって有用です。特に、動画言語モデルとマルチモーダル学習の分野において有効です。ユーザーはこれにより、動画コンテンツをより深く理解し、動画分析の正確性と効率性を向上させることができます。
使用シナリオ
Video-MMEベンチマークテストにおいて、Video-CCAM-14Bは、96フレームの場合、字幕なしと字幕ありでそれぞれ53.2と57.4のスコアを達成しました。
Video-CCAMはVideoVistaの評価で2位と3位に入り、オープンソースMLLMにおける競争力を示しました。
MVBenchにおいて、16フレームのVideo-CCAM-4BとVideo-CCAM-9Bは、それぞれ57.78と60.70のスコアを達成しました。
製品特徴
複数の動画理解ベンチマークテストで優れた性能を発揮
短編動画と長編動画の分析に対応
因果クロスアテンションマスク技術を用いて動画とテキストの理解能力を向上
ソースコードを書き直し、展開プロセスを簡素化
Huggingface transformersを利用してNVIDIA GPUでの推論に対応
学習と適用を容易にするための詳細なチュートリアルとサンプルを提供
使用チュートリアル
1. GitHubリポジトリページにアクセスし、Video-CCAMの基本情報と機能を確認します。
2. README.mdファイルを読み、モデルのインストールと使用方法を確認します。
3. tutorial.ipynbで提供されているチュートリアルに従って、Huggingface transformersを用いてNVIDIA GPU上でモデルの推論を行う方法を学習します。
4. ソースコードをダウンロードまたはクローンし、必要に応じてローカルに展開してテストします。
5. モデルを用いて動画コンテンツの分析と理解を行い、必要に応じてパラメータと設定を調整します。
6. コミュニティに参加して、技術サポートとベストプラクティスを入手します。
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