Video ChatCaptioner: Towards the Enriched Spatiotemporal Descriptions

要約

タイトル：ビデオチャットキャプショナー：豊かで時空間的な説明へ向けて

要約：
– ビデオキャプショニングは、自然言語を使用して動的なシーンをビデオから伝え、環境内の空間・時間情報の理解を支援することを目的としています。
– 最近の進展があるにもかかわらず、詳細で豊かなビデオ説明を生成することはまだ大きな課題です。
– 本研究では、より包括的な時空間ビデオ説明を作成するための革新的なアプローチであるVideo ChatCaptionerを紹介しています。
– 私たちの方法は、ChatGPTモデルをコントローラーとして使用し、ビデオコンテンツに基づいた質問のためのフレームを選択するように特別に設計されています。その後、強力なアルゴリズムを使用してこれらの視覚的なクエリに答えます。
– この質問・回答のフレームワークは、複雑なビデオの細部を効果的に明らかにし、ビデオコンテンツを向上させる方法として有望です。
– 複数の会話ラウンドに続いて、ChatGPTは以前の会話に基づいて豊富なビデオコンテンツを要約することができます。
– 著者らは、私たちのVideo ChatCaptionerがよりビジュアルな詳細を含んだキャプションを生成できることを定性的に実証しています。
– コードは、 https://github.com/Vision-CAIR/ChatCaptioner で公開されています。

要約(オリジナル)

Video captioning aims to convey dynamic scenes from videos using natural language, facilitating the understanding of spatiotemporal information within our environment. Although there have been recent advances, generating detailed and enriched video descriptions continues to be a substantial challenge. In this work, we introduce Video ChatCaptioner, an innovative approach for creating more comprehensive spatiotemporal video descriptions. Our method employs a ChatGPT model as a controller, specifically designed to select frames for posing video content-driven questions. Subsequently, a robust algorithm is utilized to answer these visual queries. This question-answer framework effectively uncovers intricate video details and shows promise as a method for enhancing video content. Following multiple conversational rounds, ChatGPT can summarize enriched video content based on previous conversations. We qualitatively demonstrate that our Video ChatCaptioner can generate captions containing more visual details about the videos. The code is publicly available at https://github.com/Vision-CAIR/ChatCaptioner

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