Microsoft（微软）

Efficient Frame Selection for Long Videos at Test Time with Attention-Based MLLM Selectors

基于注意力的MLLM选择器在测试时对长视频进行高效帧选择

Yilin Wang, Xiangxi Zheng, Dongxing Mao, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Ping Yu, Rui Yan, Yuan Yao, Alex Jinpeng Wang

机构 * ZJU（浙江大学） ； NJU（南京大学） ； CSU（中南大学） ； Microsoft（微软公司） ； NJUST（南京理工大学） 纠错

AI总结 研究利用MLLMs中验证选择提取层的跨模态注意力构建无训练的DAFS帧选择器，通过查询条件聚合提取帧级证据，将候选池大小和每帧令牌预算联合分配问题用动态规划解决，在Video-MME上表现出色，且无需重新训练即可跨多种模型和任务泛化。