PLLaVA : Parameter-free LLaVA Extension from Images to Videos for Video Dense Captioning

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摘要

视觉语言预训练显著提高了各种图像语言应用程序的性能。然而，视频相关任务的预训练过程需要非常大的计算和数据资源，这阻碍了视频语言模型的进步。本文研究了一种简单、高效、资源少的方法，用于调整现有的图像语言预训练模型，以实现密集视频理解。我们的初步实验表明，直接微调预训练的图像语言模型，将多帧作为视频数据集的输入，会导致性能饱和甚至下降。我们进一步的研究表明，这在很大程度上归因于学习到的高范数视觉特征的偏见。受这一发现的启发，我们提出了一种简单但有效的池化策略，以平滑沿时间维度的特征分布，从而减少极端特征的主要影响。新模型被称为Pooling LLaVA，简称PLLaVA。PLLaVA在现代基准数据集上实现了最新的最先进性能，用于视频问答和字幕任务。值得注意的是，在最近流行的Video ChatGPT基准测试中，PLLaVA在五个评估维度上的平均得分为3.48分（满分5分），比GPT4V（IGVLM）之前的SOTA结果高出9%。在最新的多选基准MVBench上，PLLaVA在20个子任务中的平均准确率为58.1%，比GPT4V（IGVLM）高14.5%。代码可在以下网址获得.

1 引言

2 相关工作

3 方法和分析

4 实验

5 结论

在这篇论文中，我们用一种简单但极其有效的方法，即PLLaVA，对将图像语言