T* и LV-Haystack: Рамка пространственно-ориентированного временного поиска для эффективного понимания длинных видео
Понимание длинных видео, продолжительностью от минут до часов, представляет собой значительную проблему в области компьютерного зрения, особенно по мере того, как задачи понимания видео выходят за рамки коротких клипов. Одной из ключевых трудностей является эффективное выявление немногих релевантных кадров из тысяч в длинном видео, необходимых для ответа на заданный запрос.
Проблемы и решения
Большинство моделей визуального языка (VLM), таких как LLaVA и Tarsier, обрабатывают сотни токенов на изображение, что делает анализ кадров видео трудоемким. Для решения этой задачи популярность приобретает новый принцип, известный как временной поиск, который нацелен на извлечение разрозненных, но высокорелевантных кадров на протяжении всего видео. Это похоже на поиск иглы в стоге сена.
Метод LV-Haystack
Исследователи Стэнфорда, Северо-Западного университета и Университета Карнеги Меллона пересмотрели временной поиск для понимания длинных видео, представив LV-HAYSTACK — большой набор данных с 480 часами реальных видео и более 15,000 аннотированными экземплярами вопросов и ответов. Они формулируют задачу как поиск нескольких ключевых кадров из тысяч, подчеркивая ограничения существующих моделей.
Предложенная рамка T
Для решения этой проблемы были предложены новые методы, представленные в рамках T, которые переосмысляют временной поиск как пространственный поиск с помощью адаптивных методов увеличения масштаба. Этот подход значительно увеличивает производительность и снижает вычислительные затраты, улучшая точность моделей, таких как GPT-4o и LLaVA-OV.
Оценка и внедрение
Предложенная рамка T была оценена на множестве наборов данных и задач, включая LV-HAYSTACK, LongVideoBench и другие. T была интегрирована в открытые и проприетарные модели, постоянно демонстрируя увеличение производительности, особенно в длинных видео и при ограниченном количестве кадров. Метод использует внимание, детекцию объектов и обученные модели для эффективного выбора ключевых кадров.
Заключение
Изучение длинных видео и использование современных методов временного поиска дает возможность лучше справляться с этой задачей. Авторы выделяют проблему “Видео-сенсор”, представляя LV-HAYSTACK как набор данных, поддерживающий эту инициативу. Результаты показывают, что предложенные методы работают плохо, и необходимо использовать T, легкую рамку, позволяющую трансформировать временной поиск в пространственную задачу.
Практическое применение ИИ
Для успешного применения ИИ в бизнесе:
- Ищите возможности автоматизации процессов, особенно в взаимодействии с клиентами.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ имеют положительное влияние на бизнес.
- Выбирайте инструменты, соответствующие вашим потребностям, и позволяющие их адаптировать под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения, основанного на ИИ
Обратите внимание на пример решения с использованием ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
