VideoTree：长视频理解的查询自适应树状表示框架

VideoTree：长视频理解的查询自适应树状表示框架

VideoTree Code for paper "VideoTree: Adaptive Tree-based Video Representation for LLM Reasoning on Long Videos" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoTree

项目核心功能/场景

VideoTree：为长视频理解提供查询自适应的树状表示，助力大型语言模型推理。

项目介绍

VideoTree 是一款由北卡罗来纳大学教堂山分校团队研发的开源项目，专为长视频理解设计。该项目引入了一种查询自适应和层次化的框架，能够动态地从输入视频中提取与查询相关的信息，并构建树状视频表示，从而为大型语言模型（LLM）提供推理支持。

项目技术分析

VideoTree 的核心在于其自适应的树状结构表示方法。该方法首先通过输入视频动态提取查询相关信息，然后构建树状结构，该结构能够有效地表示视频内容，为后续的语言模型推理提供支撑。以下是项目的技术亮点：

• 动态查询相关信息的提取：VideoTree 可以根据查询需求动态地从长视频中提取相关信息，避免了对整个视频的无差别处理，提高了处理效率。
• 树状视频表示：通过构建树状结构，VideoTree 能够有效地组织视频数据，为语言模型提供更加结构化的输入，有助于提升推理的准确性和效率。
• 与大型语言模型的结合：VideoTree 的输出可以直接作为大型语言模型的输入，为视频理解任务提供更加深入和全面的推理能力。

项目及技术应用场景

VideoTree 的应用场景广泛，尤其在处理长视频数据时表现出色。以下是一些具体的应用场景：

• 视频问答：在视频问答系统中，VideoTree 可以帮助模型更快地定位到与问题相关的视频部分，从而提高回答的准确性和效率。
• 视频内容理解：VideoTree 可以用于视频内容分析，帮助理解和提取视频中的关键信息，应用于诸如视频摘要、视频分类等任务。
• 智能推荐系统：在视频推荐系统中，VideoTree 可以帮助分析用户观看视频的行为模式，从而提供更加个性化的视频推荐。

项目特点

VideoTree 项目具有以下显著特点：

• 查询自适应：能够根据用户查询动态调整视频处理策略，提高处理效率。
• 层次化表示：通过树状结构表示视频内容，为语言模型提供更加结构化的输入。
• 高效推理：结合大型语言模型，VideoTree 能够提供高效的视频理解推理能力。

在技术实现方面，VideoTree 支持多种数据处理和模型训练脚本，包括自适应呼吸扩展、基于相关性的深度扩展以及LLM推理等。此外，项目还提供了详细的调试选项，如保存更多信息、运行示例数量以及是否从头开始等。

在未来计划中，项目团队将继续完善代码库，并计划整合 NeXT-QA 和 IntentQA 等任务的脚本和字幕。

VideoTree 的出现为长视频理解领域带来了新的视角和方法，有望推动该领域的研究和应用发展。如果您正在寻找一款高效的长视频理解工具，VideoTree 可能是您的理想选择。

VideoTree Code for paper "VideoTree: Adaptive Tree-based Video Representation for LLM Reasoning on Long Videos" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoTree