ビデオ基盤モデルInternVideo2の開発と、マルチモーダルビデオ理解への応用

Core Concepts

InternVideo2は、マスク付き再構成、クロスモーダル対照学習、次トークン予測の段階的学習スキームを通じて、行動認識、ビデオテキスト理解、ビデオ対話などの幅広いビデオ理解タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。

Abstract

本研究では、InternVideo2と呼ばれる新しいビデオ基盤モデル(ViFM)を紹介する。InternVideo2は、行動認識、ビデオテキスト理解、ビデオ対話などの幅広いビデオ理解タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
InternVideo2の開発には以下の3つの段階が含まれる:

マスク付きビデオトークン再構成: ビデオエンコーダーが基本的な時空間知覚を習得する。
マルチモーダル対照学習: ビデオ、オーディオ、テキストエンコーダーを統合し、これらのモダリティ間の整合性を高める。
次トークン予測: ビデオ対話システムとそれに対応するインストラクション学習データセットを活用し、ビデオエンコーダーの文脈理解能力を向上させる。

データ面では、ビデオの意味的セグメンテーションと、ビデオ-オーディオ-音声キャプションの生成に注力した。これにより、ビデオとテキストの整合性が向上した。また、データとモデルのスケーリングも行った。
広範な実験の結果、InternVideo2は65の74のビデオ/オーディオタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。特に、ビデオ対話や長時間ビデオ理解の分野で優れた成果を示し、ワールドモデルの研究や応用への活用が期待される。

Stats

提案手法は、行動認識タスクのKinetics-400で92.1%の精度を達成し、従来手法を大きく上回る。
提案手法は、ビデオ検索タスクのMSR-VTTで55.9%のR@1精度を達成し、従来手法を大幅に上回る。
提案手法は、ビデオキャプショニングタスクのMSR-VTTで最高のCIDEr得点を記録した。
提案手法は、ビデオ質問応答タスクのEgoSchemaで9ポイントの精度向上を達成し、従来手法を大きく上回る。

Quotes

"InternVideo2は、行動認識、ビデオテキスト理解、ビデオ対話などの幅広いビデオ理解タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。"
"特に、ビデオ対話や長時間ビデオ理解の分野で優れた成果を示し、ワールドモデルの研究や応用への活用が期待される。"

Key Insights Distilled From

InternVideo2

by Yi Wang,Kunc... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15377.pdf

Deeper Inquiries

ビデオ理解の向上に加えて、InternVideo2はどのようなアプリケーションや研究分野に応用できるか?

InternVideo2は、アクション認識、ビデオ検索、ビデオキャプショニング、ビデオQAなどの様々なビデオ関連タスクにおいて優れた性能を発揮します。そのため、広範囲にわたるビジョン理解の応用が可能です。例えば、自動運転技術における映像処理やロボット学習、ゲーム制御、科学研究などの分野での活用が期待されます。さらに、長いビデオの理解や手順に関する推論など、長期的なコンテキストを理解する能力も示しており、これらの分野での研究や応用に貢献する可能性があります。

InternVideo2の次のバージョンではどのような改善が期待できるか?

InternVideo2の次のバージョンでは、さらなるモデルの拡張やデータの改善が期待されます。具体的には、より大規模なトレーニングデータセットの使用や、モデルのサイズの拡大、さらなるプリトレーニング段階の導入などが考えられます。また、ビデオとテキストの間のセマンティックなアラインメントや、長期的なコンテキストの理解能力の向上に焦点を当てた改善が期待されます。さらに、ビデオ理解のさらなる高度化や、複雑なアクションの認識能力の向上など、さらなる性能向上が見込まれます。

ビデオ理解の向上が、人間の認知や行動理解にどのような影響を与える可能性があるか?

ビデオ理解の向上は、人間の認知や行動理解に多くの影響を与える可能性があります。例えば、ビデオ理解の向上により、自動運転技術の発展やロボットの学習能力の向上が期待されます。また、ビデオからの情報抽出や行動の予測など、人間の行動理解においても重要な役割を果たすことができます。さらに、長期的なビデオ理解によって、人間の認知プロセスや行動パターンの理解が深まり、さまざまな応用分野において効果的な意思決定や行動予測が可能となるでしょう。そのため、ビデオ理解の向上は、人間の認知や行動理解に革新的な影響をもたらす可能性があります。