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

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…