Dynamic-VLM|视频理解数据集|大语言模型数据集

arXiv2024-12-13 更新2024-12-25 收录

视频理解

大语言模型

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https://github.com/Hon-Wong/ByteVideoLLM

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资源简介：

Dynamic-VLM是一个用于训练视频大语言模型（VideoLLM）的高质量合成视频-文本数据集，由字节跳动公司创建。该数据集包含200万条视频问答对，涵盖多种任务类型，如感知任务、时间任务、推理任务等。数据集的创建过程包括从多个现有数据集（如WebVid-10M、InternVid-10M和HDVILA-100M）中提取原始视频，并通过精心设计的提示生成问答对。Dynamic-VLM数据集的应用领域广泛，旨在提升视频理解模型的性能，特别是在处理长视频和复杂视频任务方面。

提供机构：

字节跳动公司

创建时间：

2024-12-13

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Dynamic-VLM数据集的构建基于大规模合成数据，主要通过对现有视频数据集（如WebVid-10M、InternVid-10M和HDVILA-100M）进行筛选和处理。首先，通过去除重复视频和低质量标注，确保数据集的多样性和质量。随后，利用GPT-4V和GPT-4o等闭源模型生成视频问答对，设计多样化的提示词以涵盖广泛的视频理解任务。最终，数据集包含约200万个视频问答对，涵盖了感知、推理、时间感知等多种任务类型。

使用方法

Dynamic-VLM数据集的使用方法主要包括预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，模型首先在图像数据集上进行训练，以建立良好的初始参数。随后，在视频数据集上进行微调，进一步提升模型在视频理解任务中的表现。在推理阶段，模型根据视频长度动态调整视觉标记的数量，短视频保持较高的标记数量以保留细节，长视频则采用高压缩比以增强时间细节。通过这种方式，模型能够在不同长度的视频任务中表现出色，并在多图像理解任务中展现出强大的泛化能力。

背景与挑战

背景概述

Dynamic-VLM数据集由字节跳动公司于2024年提出，旨在解决视频大语言模型（VideoLLM）在处理长视频时的效率与性能问题。随着视觉-语言大模型（LVLM）在图像理解领域的显著进展，视频数据的处理仍面临诸多挑战，尤其是缺乏高质量的视频-文本数据集。Dynamic-VLM通过引入动态视觉标记压缩架构，显著提升了模型在视频任务中的表现，并在多个基准测试中取得了领先的成绩。该数据集的构建依赖于闭源模型生成的合成数据，涵盖了广泛的视频问答任务，为视频理解领域的研究提供了新的基准。

当前挑战

Dynamic-VLM数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，视频数据的复杂性远高于图像，尤其是长视频的时序信息处理需要模型具备更强的上下文理解能力。其次，现有的VideoLLM大多基于单图像模型扩展，难以高效处理长视频中的细节信息，导致性能下降。此外，数据集的构建依赖于闭源模型生成的合成数据，如何确保数据的多样性和质量成为关键问题。最后，动态视觉标记压缩架构的设计需要在计算效率与模型性能之间找到平衡，这对算法的优化提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

Dynamic-VLM数据集在视频理解领域具有广泛的应用，尤其是在视频问答（VideoQA）任务中表现出色。该数据集通过动态视觉标记压缩技术，能够有效处理不同长度的视频，确保在短视频中保留细节信息，而在长视频中通过高压缩比提升时间维度的理解。这种灵活性使得Dynamic-VLM在开放式的视频问答、多选视频问答以及多图像问答任务中均取得了显著的性能提升。

解决学术问题

Dynamic-VLM数据集解决了当前视频大语言模型（VideoLLMs）在处理长视频时面临的挑战，特别是如何在保持计算效率的同时提升模型性能。通过引入动态视觉标记压缩架构，该数据集有效平衡了视频帧数与每帧标记数之间的关系，避免了传统方法在处理长视频时因固定压缩比而导致的信息丢失问题。此外，该数据集还填补了高质量视频指令调优数据的空白，为视频理解领域的研究提供了强有力的支持。

实际应用

Dynamic-VLM数据集在实际应用中展现了强大的潜力，尤其是在视频内容分析、智能视频监控以及视频生成等领域。例如，在智能视频监控中，Dynamic-VLM能够高效处理长时间的视频流，准确识别关键事件；在视频生成任务中，该数据集通过动态压缩技术，能够生成更具时间连贯性的视频内容。此外，Dynamic-VLM还在教育、医疗等领域的视频分析任务中展现了广泛的应用前景。

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