视频大模型

Post-Training VLMs for Video Mistake Detection

用于视频错误检测的后训练视觉语言模型

Federico Spurio, Olga Zatsarynna, Lars Doorenbos, Emad Bahrami, Gianpiero Francesca, Juergen Gall

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； Toyota Motor Europe Belgium（丰田汽车欧洲比利时公司） 纠错

专题命中 视频问答 ：video-language(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对视频错误检测的闭集方法泛化性差的问题，提出首个VLM后训练技术，采用定制奖励函数，在EP-VQA上较最佳基线提升11.6%，实现更好的泛化。

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MemoryCard: Topic-Aware Multi-Modal Clue Compression for Long-Video Question Answering

MemoryCard: 面向长视频问答的主题感知多模态线索压缩

Qing Yang, Pengcheng Huang, Xinze Li, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Yu Gu, Ge Yu, Gang Li, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Digital China Group（数字中国集团） 纠错

专题命中 视频问答 ：long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MemoryCard框架，通过将长视频分割为主题事件单元并生成事件级摘要和代表性视觉时刻，以记忆卡形式增强VLMs的长视频问答能力，在相同视觉令牌预算下准确率提升高达21.8%。

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