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ECCV 2024 | 比基準(zhǔn)高30%,媲美Gemini 1.5 Pro,基于記憶的視頻理解智能體來了

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ECCV 2024 | 比基準(zhǔn)高30%,媲美Gemini 1.5 Pro,基于記憶的視頻理解智能體來了

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原標(biāo)題:ECCV 2024 | 比基準(zhǔn)高30%,媲美Gemini 1.5 Pro,基于記憶視頻理解智能體來了
關(guān)鍵字:視頻,物體,片段,模型,記憶
文章來源:機器之心
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AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容,覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室,有效促進了學(xué)術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com視頻理解仍然是計算機視覺和人工智能領(lǐng)域的一個主要挑戰(zhàn)。最近在視頻理解上的許多進展都是通過端到端地訓(xùn)練多模態(tài)大語言模型實現(xiàn)的[1,2,3]。然而,當(dāng)這些模型處理較長的視頻時,內(nèi)存消耗可能會顯著增加,甚至變得難以承受,并且自注意力機制有時可能難以捕捉長程關(guān)系 [4]。這些問題阻礙了將端到端模型進一步應(yīng)用于視頻理解。
為解決這一問題,北京通用人工智能研究院聯(lián)合北京大學(xué)的研究人員提出了首個基于記憶和工具使用的視頻理解智能體VideoAgent,在視頻理解任務(wù)上媲美Gemini 1.5 Pro。該論文已被ECCV 2024接收。論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2403.11481
項目主頁:https://videoagent.github.io/


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