VideoLLM的目标是通过参数高效迁移学习将LLM应用在视频序列理解人物上。其直接将LLM的序列建模能力带到视频序列理解中,让视觉以语言的形式在自然时间序列中流动。 2. VideoLLM 2.1 模态编码器 视觉。为了编码F帧的视频序列 x\in\mathbb{R}^{F\times H\times W\times C},使用了一个short-term的视觉...
QFormer/类QFormer:VideoChat(还是时间上做 attn)、mPLUG-video(只有单层)、GPT4Video(时间和空间分别学 Query -> QFormer -> 求和 -> FC 投影) FC 投影:Video-LLaVA(使用 LanguageBind 作为初始,后训练两层 FC) 与语言模型 embedding做对齐:Macaw-LLM(其他模态信息和LLM的 token embedding 做 attn) 聚类...
要使用VideoRefer Suite,用户可以通过其提供的API接口,轻松将模型集成到现有的视频分析系统中。对于开发者来说,VideoRefer的代码和数据集可以通过GitHub访问,且得到了广泛的社区支持。与此同时,VideoRefer还提供了用户友好的界面,帮助非技术人员也能快速实现视频的智能分析。 VideoRefer的Huggingface使用指引 通过Huggingface...
LayerSkip.类似于以前LLM研究[14]中的方法,作者将其适应到在线场景中,跳过所有其他层的视觉标记(视为 VideoLLM-MoD 设置了跳过层,即在第1层采用r=1,其余层r=0)。与 VideoLLM-MoD 相比,性能会显著下降,因为关键的视觉标记在某些层中错过了处理。 作者的 VideoLLM-MoD在在线视频情景中展示了最佳权衡,当作者处...
This is the official implementation of VideoLLM-online: Online Video Large Language Model for Streaming Video, CVPR 2024. Our paper introduces several interesting stuffs compared to popular image/video/multimodal models:Online Video Streaming: Unlike previous models that serve as offline mode (querying...
VideoLLM Preprint: VideoLLM: Modeling Video Sequence with Large Language Models With the exponential growth of video data, there is an urgent need for automated technology to analyze and comprehend video content. However, existing video understanding models are often task-specific and lack a comprehen...
With our LIVE framework, we built VideoLLM-online model upon Llama-2/Llama-3 and demonstrate its significant advantages in processing streaming videos. For instance, on average, our model can support streaming dialogue in a 5-minute video clip at over 10 FPS on an A100 GPU. Moreover, it ...
video LLMs along the video timeline. Evaluations of nine Video-LLMs reveal that, despite advancements on traditional benchmarks, current models struggle with online video understanding, showing a significant gap compared to human agents. We hope OVO-Bench will drive progress in video LLMs and ...
VideoRefer 是浙江大学与阿里达摩学院联合推出的视频对象感知与推理技术,旨在增强视频大型语言模型(Video LLMs)的空间-时间理解能力。该技术能够对视频中的任意对象进行细粒度的感知和推理,支持单帧和多帧输入,适用于多种复杂场景。 VideoRefer 的核心组件包括 VideoRefer-700K 数据集、VideoRefer 模型和 VideoRefer-Benc...
2024年9月26日Arxiv cs.CV发文量约120余篇,减论Agent通过算法为您推荐并自动化整理为卡片供您参考,预计为您节省53分钟浏览Arxiv的时间。 香港科技大学(广州)人工智能推进团队提出了PAST-SSM,这是一个使用路径…