Фреймворк Wolf для подписи видео смешанного типа превосходит GPT-4V и Gemini-Pro-1.5 в общих сценах, видео автономного вождения и робототехники.

 Wolf: A Mixture-of-Experts Video Captioning Framework that Outperforms GPT-4V and Gemini-Pro-1.5 in General Scenes, Autonomous Driving, and Robotics Videos

«`html

Видеоописание становится все более важным для понимания контента, поиска и обучения моделей на основе видео. Однако создание точных, подробных и описательных описаний видео представляет собой сложную задачу в областях компьютерного зрения и обработки естественного языка. Ряд ключевых препятствий затрудняют прогресс в этой области. Одним из примеров является недостаток высококачественных данных, так как данные из интернета часто неточны, а большие наборы данных очень дороги. Кроме того, видеоописание по своей природе более сложно, чем описание изображений из-за временных корреляций и движения камеры. Отсутствие установленных стандартов и критическая необходимость в правильности в приложениях, связанных с безопасностью, делают этот вызов более сложным в этой области.

Недавние достижения в области моделей визуального языка улучшили описание изображений, однако эти модели сталкиваются с трудностями в описании видео из-за временных сложностей. Были разработаны специальные модели для видео, такие как PLLaVa, Video-llava и Video-LLama, чтобы решить эту проблему. Их методы включают параметро-бесплатное пулингирование, совместное обучение изображений и видео, а также обработку звука. Исследователи также исследовали использование больших языковых моделей (LLM) для задач суммаризации, как показали LLaDA и метод переопределения OpenAI. Несмотря на эти достижения, в этой области необходимы установленные стандарты и критическая необходимость в точности в приложениях, связанных с безопасностью.

Исследователи из NVIDIA, UC Berkeley, MIT, UT Austin, University of Toronto и Stanford University предложили Wolf, WOrLd-фреймворк для точного видеоописания. Wolf использует подход смешанных экспертов, используя как модели визуального языка для изображений, так и видео, чтобы захватить различные уровни информации и эффективно суммировать. Фреймворк разработан для улучшения понимания видео, авто-маркировки и описания. Исследователи представили CapScore, метрику на основе LLM, которая оценивает сходство и качество созданных описаний по сравнению с эталоном. Wolf превосходит текущие передовые методы и коммерческие решения, значительно улучшая CapScore в сложных видео с вождением.

Оценка Wolf использует четыре набора данных: 500 интерактивных видео Nuscences, 4 785 обычных видео Nuscences, 473 общих видео и 100 видео с роботами. Предложенная метрика CapScore оценивает сходство описания с эталоном. Предложенный метод сравнивается с передовыми методами, включая CogAgent, GPT-4V, VILA-1.5 и Gemini-Pro-1.5. Методы на уровне изображения, такие как CogAgent и GPT-4V, обрабатывают последовательные кадры, в то время как видео-ориентированные методы, такие как VILA-1.5 и Gemini-Pro-1.5, обрабатывают полные видео. Используется единый запрос для всех моделей, с акцентом на расширение визуальных и повествовательных элементов, особенно поведения объектов.

Результаты показывают, что Wolf превосходит передовые подходы в видеоописании. В то время как GPT-4V лучше в распознавании сцен, у него возникают трудности с временной информацией. Gemini-Pro-1.5 захватывает некоторый контекст видео, но уступает в деталях описания движения. В отличие от этого, Wolf эффективно захватывает контекст сцены и детальное описание движения, такое как движение транспортных средств в разных направлениях и реакция на светофоры. Количественно Wolf превосходит текущие методы, такие как VILA1.5, CogAgent, Gemini-Pro-1.5 и GPT-4V. В сложных видео с вождением Wolf улучшает CapScore на 55,6% по качеству и на 77,4% по сходству по сравнению с GPT-4V. Эти результаты подчеркивают способность Wolf предоставлять более полные и точные описания видео.

В заключение, исследователи представили Wolf, WOrLd-фреймворк для точного видеоописания. Wolf представляет собой значительный прогресс в автоматизированном видеоописании, объединяя модели описания и техники суммаризации для создания подробных и правильных описаний. Этот подход позволяет понимать видео с различных точек зрения, особенно преуспевая в сложных сценариях, таких как видео с множественными ракурсами вождения. Исследователи создали таблицу лидеров для поощрения конкуренции и инноваций в технологии видеоописания. Они также планируют создать обширную библиотеку с разнообразными типами видео с высококачественными описаниями, региональной информацией, такой как 2D или 3D ограничивающие рамки и данные о глубине, а также деталями движения нескольких объектов.

«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    API Mistral Agents: Упрощение создания продвинутых ИИ-агентов для разработчиков

    Введение в API агентов Mistral API агентов Mistral представляет собой новый инструмент для создания AI-агентов, которые могут выполнять различные задачи, такие как запуск кода на Python, генерация изображений и использование расширенного поиска. Это…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    Улучшение пространственного понимания в ИИ: Multi-SpatialMLLM

    Практические бизнес-решения на основе Multi-SpatialMLLM Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Технология Multi-SpatialMLLM значительно улучшает понимание пространственных отношений, что полезно в таких областях, как робототехника и автономные транспортные средства. Это приводит к…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 1

    QwenLong-L1: Новый подход к долгосрочному рассуждению в ИИ

    Введение QwenLong-L1: Новый Подход к Долгосрочному Рассуждению в ИИ Современные достижения в области больших моделей рассуждений (LRMs) продемонстрировали выдающиеся успехи в задачах с коротким контекстом. Однако эти модели сталкиваются с трудностями в сценариях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 0

    Panda: Инновационная Модель Прогнозирования Нелинейной Динамики

    Практические бизнес-решения на основе модели Panda Модель Panda, разработанная в Университете Техаса в Остине, предлагает новые подходы к прогнозированию хаотических систем. Внедрение этой модели может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить точность прогнозов. Вот…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 976ad3f5 ce78 4bd8 aa05 19f4de5f5730 2

    Дифференцируемые MCMC-слои: Революция в нейронных сетях для комбинаторной оптимизации

    Понимание задачи Нейронные сети отлично обрабатывают сложные данные, но испытывают трудности с задачами дискретного принятия решений, такими как маршрутизация транспортных средств или планирование. Эти задачи часто включают строгие ограничения и требуют больших вычислительных…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Модели динамического вознаграждения: улучшение суждений и согласованности LLM

    Практические бизнес-решения на основе улучшения рассуждений в больших языковых моделях Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) открывают новые возможности для бизнес-трансформации. Использование Моделей Награждения Рассуждений (RRMs) может значительно улучшить процессы…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    Создание синтетических данных с помощью Synthetic Data Vault: пошаговое руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием синтетических данных Синтетические данные могут значительно улучшить бизнес-процессы, позволяя компаниям обучать модели машинного обучения без риска нарушения конфиденциальности. Это решение помогает сократить затраты на обработку данных и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    Запуск NVIDIA Llama Nemotron Nano 4B: Эффективная модель ИИ для Edge Computing

    Введение NVIDIA представила Llama Nemotron Nano 4B — инновационную модель для AI на краю, которая может значительно улучшить бизнес-процессы. Давайте рассмотрим, как это может помочь вашему бизнесу и реальной жизни. Практические бизнес-решения Использование…