스트리밍 비디오 이해를 위한 MLLM의 과제: StreamingBench 벤치마크 소개

핵심 개념

현재의 MLLM은 오프라인 비디오 이해 능력이 뛰어나지만, 실시간 스트리밍 비디오 이해 능력 평가를 위한 포괄적인 벤치마크가 부족하며, 실제 환경에서 인간 수준의 비디오 이해 및 상호 작용을 달성하기 위해서는 아직 개선의 여지가 많이 남아있다.

초록

StreamingBench: 스트리밍 비디오 이해를 위한 MLLM 평가를 위한 포괄적인 벤치마크

본 논문은 최첨단 MLLM의 스트리밍 비디오 이해 능력을 평가하기 위해 특별히 설계된 최초의 포괄적인 벤치마크인 StreamingBench를 소개합니다.

연구 목적

본 연구는 기존 오프라인 비디오 벤치마크의 한계점을 지적하고, 실시간 스트리밍 비디오 이해 능력을 평가할 수 있는 새로운 벤치마크의 필요성을 제시합니다. 이를 위해 StreamingBench를 개발하고, 다양한 MLLM을 사용하여 실험적으로 평가합니다.

방법론

StreamingBench는 900개의 비디오와 4,500개의 질문 쌍으로 구성되며, 18개의 작업을 세 가지 주요 범주로 분류합니다.

• 실시간 시각적 이해: 스트리밍 비디오의 시각적 내용을 실시간으로 이해하고 해석하는 모델의 능력을 평가합니다. (객체 인식, 인과 추론, 클립 요약, 속성 인식, 이벤트 이해, 텍스트 풍부 이해, 예측 추론, 공간 이해, 행동 인식, 계산)
• 다중 소스 이해: 실시간 비디오 스트림에서 시각 및 오디오 정보를 동시에 처리하고 통합하는 모델의 능력을 평가합니다. (감정 인식, 장면 이해, 소스 구별, 다중 모드 정렬)
• 맥락적 이해: 연속적인 비디오 스트림 내에서 복잡한 맥락을 이해하고 이전 질문-답변 쌍 또는 후기 사전 예방적 출력을 위한 조건과 같은 스트리밍 상호 작용을 고려하여 정확한 응답을 제공하는 모델의 능력을 평가합니다. (오해의 소지가 있는 맥락 이해, 변칙 맥락 이해, 순차적 질문 답변, 사전 예방적 출력)

주요 결과

13개의 오픈 소스 및 독점 MLLM을 사용한 실험 결과, 가장 우수한 성능을 보인 Gemini 1.5 Pro조차 평균 정확도가 67.07%에 불과하여 인간 수준(91.66%)에 크게 못 미치는 것으로 나타났습니다.

주요 결론

• 현재 MLLM은 오프라인 비디오 이해에서 뛰어난 성능을 보이지만, 실시간 스트리밍 비디오 이해에서는 인간 수준에 도달하기 위해 아직 해결해야 할 과제가 많이 남아 있습니다.
• 특히, 실시간 처리, 다중 소스 정보 통합, 맥락적 이해, 스트리밍 상호 작용, 사전 예방적 출력 등의 능력을 향상하는 것이 중요합니다.

연구의 중요성

본 연구는 스트리밍 비디오 이해를 위한 MLLM의 현재 성능을 종합적으로 평가하고, 실제 환경에서 인간 수준의 비디오 이해 및 상호 작용을 달성하기 위한 미래 연구 방향을 제시합니다.

한계점 및 향후 연구 방향

• StreamingBench는 현재 MLLM이 실시간 스트리밍 입력을 처리할 수 없기 때문에 스트리밍 작업을 오프라인 작업으로 변환하여 평가합니다. 향후 실시간 스트리밍 입력을 직접 처리할 수 있는 MLLM에 대한 평가가 필요합니다.
• 본 연구에서는 제한된 수의 MLLM을 평가했습니다. 향후 더 많은 MLLM을 포함하여 평가를 확장할 필요가 있습니다.

통계

StreamingBench는 8가지 다양한 비디오 범주(일상 기록, 경쟁, 교육, TV 프로그램, 비디오 게임, 다큐멘터리, 애니메이션 및 영화, 특이 사건)에서 900개의 YouTube 비디오로 구성됩니다.
각 비디오에는 실제 스트리밍 비디오 시나리오와의 관련성을 보장하기 위해 수동으로 선별되고 신중하게 큐레이션된 5개의 질문이 포함되어 있습니다.
StreamingBench는 총 4,500개의 질문으로 구성되며, 실시간 시각적 이해 범주에는 2,500개, 다중 소스 이해 범주에는 1,000개, 맥락적 이해 범주에는 800개의 질문이 포함됩니다.
가장 우수한 성능을 보인 MLLM인 Gemini 1.5 Pro는 67.07%의 평균 정확도를 달성했습니다.
인간 평가자는 18개 작업에서 평균 91.66%의 점수를 기록했습니다.

인용구

"The rapid development of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has expanded their capabilities from image comprehension to video understanding."
"However, most of these MLLMs focus primarily on offline video comprehension, necessitating extensive processing of all video frames before any queries can be made."
"This presents a significant gap compared to the human ability to watch, listen, think, and respond to streaming inputs in real time, highlighting the limitations of current MLLMs."
"To address the limitations of existing video benchmarks, we introduce StreamingBench, the first comprehensive benchmark for assessing the streaming video understanding capabilities of MLLMs."

핵심 통찰 요약

StreamingBench: Assessing the Gap for MLLMs to Achieve Streaming Video Understanding

by Junming Lin,... 게시일 arxiv.org 11-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.03628.pdf

더 깊은 질문

MLLM이 실시간 스트리밍 비디오 입력을 직접 처리할 수 있게 되면 StreamingBench 벤치마크는 어떻게 진화해야 할까요?

MLLM이 실시간 스트리밍 비디오 입력을 직접 처리할 수 있게 된다면 StreamingBench 벤치마크는 다음과 같은 방향으로 진화해야 합니다.

실시간 처리 능력 평가 강화:

현재는 실시간 입력을 가정한 오프라인 평가 방식을 사용하지만, 실제 스트리밍 입력을 처리하는 데 필요한 처리 속도, 지연 시간, 메모리 사용량 등을 측정하는 평가 항목을 추가해야 합니다.
질문 응답의 정확도뿐만 아니라 응답 시간까지 고려하여 실시간 상황에서의 사용자 경험을 반영해야 합니다.

다양한 스트리밍 환경 반영:

StreamingBench는 YouTube 비디오를 기반으로 하지만, 실제 스트리밍 환경은 다양한 해상도, 프레임 속도, 압축 방식을 사용합니다.
벤치마크 데이터셋에 다양한 스트리밍 환경을 반영하여 현실적인 평가가 가능하도록 해야 합니다.
네트워크 상태 변화를 시뮬레이션하여 MLLM의 안정성을 평가하는 것도 중요합니다.

새로운 과제 추가:

실시간 스트리밍은 예측, 이상 탐지, 실시간 의사 결정과 같은 새로운 과제를 제시합니다.
예를 들어 스포츠 경기 스트리밍에서 실시간으로 선수 교체를 예측하거나, CCTV 영상에서 이상 행동을 탐지하는 등의 과제를 추가할 수 있습니다.

사용자 상호 작용 평가:

실시간 스트리밍은 사용자 상호 작용이 중요한 요소입니다.
StreamingBench에 사용자의 질문, 피드백, 행동 등을 반영하여 MLLM이 실시간 상황에 얼마나 효과적으로 대응하는지 평가해야 합니다.

StreamingBench에서 제시된 작업들은 실제 스트리밍 비디오 이해 환경에서 발생하는 모든 문제를 포괄적으로 다루고 있을까요?

StreamingBench는 스트리밍 비디오 이해 능력을 평가하기 위한 포괄적인 벤치마크를 목표로 하지만, 실제 환경의 모든 문제를 다루기에는 여전히 한계가 있습니다.

복잡하고 예측 불가능한 실제 환경: StreamingBench는 제한된 범위의 비디오와 질문 유형을 다루고 있습니다. 실제 스트리밍 환경은 훨씬 더 복잡하고 예측 불가능한 상황이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 갑작스러운 조명 변화, 카메라 이동, 여러 사람의 등장과 같은 상황은 모델의 이해도를 저해할 수 있습니다.
다양한 도메인 특성: StreamingBench는 8가지 주요 비디오 범주를 다루지만, 실제 스트리밍 환경은 특정 도메인에 특화된 MLLM이 필요한 경우가 많습니다. 예를 들어, 의료 수술 영상 분석, 자율 주행 자동차의 실시간 영상 이해, 금융 시장 분석을 위한 실시간 주식 차트 분석 등 특정 도메인의 전문 지식이 요구되는 작업들이 있습니다.
윤리적 및 사회적 문제: StreamingBench는 기술적인 측면에 집중하고 있지만, 실제 스트리밍 환경에서는 개인 정보 보호, 편향, 차별과 같은 윤리적 및 사회적 문제도 고려해야 합니다.
결론적으로 StreamingBench는 스트리밍 비디오 이해 능력 평가를 위한 중요한 첫걸음이지만, 실제 환경의 모든 문제를 완벽하게 다루고 있다고 보기는 어렵습니다.

인간의 비디오 이해 능력은 단순히 시각 및 청각 정보 처리를 넘어서는 것처럼 보입니다. MLLM이 인간 수준의 비디오 이해 능력에 도달하기 위해서는 어떤 추가적인 연구가 필요할까요?

인간의 비디오 이해 능력은 단순히 시각 및 청각 정보 처리를 넘어 상식, 추론, 경험 기반 예측 등 고차원적인 사고를 필요로 합니다. MLLM이 인간 수준의 비디오 이해 능력에 도달하기 위해서는 다음과 같은 추가적인 연구가 필요합니다.

상식 추론: 인간은 비디오를 이해할 때 자신이 가진 상식을 활용합니다. 예를 들어, 사람이 컵을 떨어뜨리는 장면을 보면 컵이 깨질 것이라고 예측하는 것은 상식적인 추론입니다. MLLM이 이러한 상식 추론 능력을 갖추기 위해서는 대규모 상식 지식 데이터베이스 구축 및 이를 활용한 학습 방법 연구가 필요합니다.
인과 관계 이해: 인간은 비디오에서 발생하는 사건들의 인과 관계를 파악하여 내용을 이해합니다. MLLM이 인과 관계를 이해하기 위해서는 단순히 사건을 순차적으로 파악하는 것을 넘어 사건 간의 관계를 모델링하고, 이를 바탕으로 미래를 예측하거나 과거 사건의 원인을 추론하는 능력을 학습해야 합니다.
감정 분석: 인간은 등장인물의 표정, 목소리, 행동 등을 통해 감정을 읽어내고, 이를 바탕으로 비디오 내용을 더 깊이 이해합니다. MLLM이 감정 분석 능력을 갖추기 위해서는 멀티모달 감정 데이터셋 구축 및 이를 활용한 감정 인식 모델 개발이 필요합니다.
맥락 인지: 인간은 비디오를 볼 때 주변 상황, 문화적 배경, 이전 경험 등을 고려하여 내용을 해석합니다. MLLM이 맥락 인지 능력을 갖추기 위해서는 단순히 비디오 정보뿐만 아니라 다양한 외부 정보를 함께 학습하고, 이를 바탕으로 맥락을 파악하는 모델 개발이 필요합니다.
결론적으로 MLLM이 인간 수준의 비디오 이해 능력에 도달하기 위해서는 단순히 시각 및 청각 정보 처리 능력을 향상시키는 것만으로는 부족하며, 고차원적인 사고 능력을 갖추도록 하는 연구가 필수적입니다.