VideoAgent: Long-form Video Understanding with Large Language Model as Agent

本文是LLM系列文章,针对《VideoAgent: Long-form Video Understanding with Large Language Model as Agent》的翻译。

VideoAgent:以大语言模型为Agent的长格式视频理解

摘要

长格式视频理解是计算机视觉中的一个重大挑战,需要一个能够对长多模态序列进行推理的模型。受人类对长视频理解的认知过程的启发,我们强调交互式推理和规划,而不是处理长视频输入的能力。我们介绍了一种新的基于代理的系统VideoAgent,该系统使用大型语言模型作为中心代理来迭代识别和编译关键信息以回答问题,视觉语言基础模型作为翻译和检索视觉信息的工具。根据具有挑战性的EgoSchema和NExT-QA基准进行评估,VideoAgent在平均仅使用8.4和8.2帧的情况下,实现了54.1%和71.3%的零样本准确率。这些结果表明,与当前最先进的方法相比,我们的方法具有优越的有效性和效率,突出了基于代理的方法在推进长格式视频理解方面的潜力。

1 引言

视频理解大模型调研论文《Video Understanding with Large Language Models: A Survey》简要介绍 Vid-LLMs在生成视频内容简洁摘要方面起着至关重要的作用,分析视觉和听觉元素以提取上下文感知摘要的关键特征。这种应用在新闻聚合和内容策展中至关重要。它们还对视频编辑领域作出贡献,如现有文献所述。此外,在特定领域,如广告编辑,也存在应用场景。 阅读详情

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