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代码#xff1a;https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2 VideoLLaMA 2是由阿里巴巴集团的DAMO Academy团队开发的视频大型语言模型#xff08;Video-LLM#xff09;#xff0c;旨在通过增强空间-时间建模…一、简介 文章https://arxiv.org/abs/2406.07476
代码https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA2 VideoLLaMA 2是由阿里巴巴集团的DAMO Academy团队开发的视频大型语言模型Video-LLM旨在通过增强空间-时间建模和音频理解能力提升视频和音频导向任务的性能。该模型在前代基础上引入了定制的时空卷积STC连接器有效捕捉视频数据的复杂空间和时间动态。此外通过联合训练集成了音频分支增强了模型的多模态理解能力。在多项选择视频问答MC-VQA、开放式视频问答OE-VQA和视频字幕生成VC任务的综合评估中VideoLLaMA 2展示了与开源模型相比具有竞争力的结果并在某些专有模型上表现相近。 二、创新点
多模态理解能力提升VideoLLaMA 2在多模态综合理解方面表现出色这得益于其对视频和音频数据的联合处理和理解。时空卷积STC连接器VideoLLaMA 2的一个关键创新是STC连接器它用于有效捕捉视频数据的空间和时间动态。 三、实验结果
a.定性结果 b.定量结果
实验部分对VideoLLaMA 2在多个视频和音频理解任务上的性能进行了全面评估包括 多项选择视频问答 (MC-VQA)在EgoSchema、PerceptionTest、MV-Bench和VideoMME等数据集上VideoLLaMA 2展示了与开源模型相比的显著性能提升并在某些情况下接近专有模型的结果。另外在视频字幕生成MSVC数据集上VideoLLaMA 2在正确性和详细性方面得分展示了模型在解释动态视频内容方面的强大能力。 开放式视频问答 (OE-VQA)在MSVD-QA、ActivityNet-QA和Video-ChatGPT等数据集上VideoLLaMA 2在生成答案的质量上与其他模型进行了比较使用GPT-3.5辅助评估来确定答案的正确性。
c.Ablation Study
文中提供的消融研究Ablation Study细节如下 STC连接器设计选择通过实证研究STC连接器中空间交互RegStage和时空聚合Downsample的不同设计选择发现3D卷积与RegStage块结合即STC连接器在平均性能方面表现最佳。
