“`html
Понимание видео: ключевая область исследований в области искусственного интеллекта (ИИ)
Понимание видео – одна из развивающихся областей исследований в области искусственного интеллекта (ИИ), направленная на обеспечение возможности машин понимать и анализировать визуальный контент. Задачи, такие как распознавание объектов, понимание действий людей и интерпретация событий в видео, относятся к этой области. Продвижения в этой области находят важное применение в автономном вождении, наблюдении и развлекательной индустрии. Повышая способность ИИ обрабатывать и понимать видео, исследователи стремятся улучшить производительность и надежность различных технологий, основанных на визуальных данных.
Основной вызов в понимании видео
Основной вызов в понимании видео заключается в сложности интерпретации динамичной и многогранной визуальной информации. Традиционные модели нуждаются в помощи для точного анализа временных аспектов, взаимодействия объектов и развития сюжета в сценах. Эти ограничения затрудняют разработку надежных систем, способных к комплексному пониманию видео. Решение этой проблемы требует инновационных подходов, способных управлять сложными деталями и огромными объемами данных, присутствующими в видеоконтенте, расширяя границы текущих возможностей ИИ.
Методы понимания видео
Текущие методы понимания видео часто полагаются на большие мультимодальные модели, интегрирующие визуальную и текстовую информацию. Однако эти модели обычно используют аннотированные наборы данных, где на основе конкретных сцен генерируются вопросы и ответы, написанные человеком. Однако эти подходы трудоемки и подвержены ошибкам, что делает их менее масштабируемыми и ненадежными. Существующие бенчмарки, такие как MovieQA и TVQA, предлагают некоторые идеи, но должны охватывать полный спектр понимания видео, особенно в обработке сложных взаимодействий и событий в сценах.
Новый подход: CinePile
Исследователи из Университета Мэриленда и Института науки Вейцмана представили новый подход под названием CinePile, разработанный командой, включавшей сотрудников Gemini и других компаний. Этот метод использует автоматизированное создание шаблонов вопросов для создания масштабного бенчмарка для понимания длинных видео. Система интегрирует визуальные и текстовые данные для создания подробных и разнообразных вопросов о сценах из фильмов. CinePile стремится сократить разрыв между человеческой производительностью и текущими моделями ИИ, предоставляя комплексный набор данных, который проверяет понимание и рассуждение моделей.
Процесс создания датасета CinePile
CinePile использует многоэтапный процесс для составления своего датасета. Сначала собираются необработанные видеоклипы и аннотируются описания сцен. Модель бинарной классификации различает между диалогами и визуальными описаниями. Затем эти аннотации используются для создания шаблонов вопросов с помощью языковой модели, которые применяются к видеосценам для создания комплексных пар вопрос-ответ. В процессе используются алгоритмы обнаружения сцен для выбора и аннотации важных кадров с использованием API Gemini Vision. Объединенные текстовые описания создают визуальное резюме каждой сцены. Это резюме затем генерирует вопросы и ответы в развернутой форме, фокусируясь на различных аспектах, таких как динамика персонажей, анализ сюжета, тематическое исследование и технические детали.
Оценка моделей понимания видео
Бенчмарк CinePile содержит около 300 000 вопросов в обучающем наборе и около 5 000 в тестовом наборе. Оценка текущих моделей, ориентированных на видео, как открытых, так и собственных, показала, что даже передовые системы должны догнать человеческую производительность. Например, модели часто должны более строго следовать инструкциям, производя многословные ответы вместо кратких. Исследователи отметили, что открытые модели, такие как Llava 1.5-13B, OtterHD, mPlug-Owl и MinGPT-4, показали высокую точность в подписывании изображений, но имели проблемы с галлюцинациями и лишними фрагментами текста. Это подчеркивает сложность и вызовы, присущие задачам понимания видео, и подчеркивает необходимость более сложных моделей и методов оценки.
Заключение
Исследовательская группа устраняет критическую пробел в понимании видео, разработав CinePile. Этот инновационный подход повышает способность генерировать разнообразные и контекстно насыщенные вопросы о видео, прокладывая путь для более продвинутых и масштабируемых моделей понимания видео. Работа подчеркивает важность интеграции мультимодальных данных и автоматизированных процессов в развитии возможностей ИИ в анализе видео. CinePile устанавливает новый стандарт для оценки моделей ИИ, ориентированных на видео, предоставляя надежный бенчмарк, стимулирующий будущие исследования и развитие в этой важной области.
Проверьте статью и датасет. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit с 42 тысячами подписчиков.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте CinePile: A Novel Dataset and Benchmark Specifically Designed for Authentic Long-Form Video Understanding.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
