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Video-MME

全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准

Video-MME是一个创新的多模态评估基准,用于评估大语言模型的视频分析能力。该项目包含900个视频和2,700个人工标注的问答对,覆盖多个视觉领域和时间跨度。其特点包括视频时长多样性、类型广泛性、数据模态丰富性和高质量标注。Video-MME为研究人员提供了一个全面评估多模态大语言模型视频理解能力的工具。

InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展
GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集
InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型,提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本,以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法,在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新,提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据,为研究和开发提供有力支持。
MeViS - 基于运动表达的大规模视频目标分割数据集
GithubMeViS基准测试开源项目数据集视频分割运动表达
MeViS是一个专注于运动表达引导目标分割的大规模视频数据集。它包含2,006个视频和28,570个描述性句子,为开发利用运动表达进行复杂视频场景分割的算法提供了平台。该数据集突出了运动在语言引导视频目标分割中的重要性,为相关研究提供了新的基准。
LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解
GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT-Video人工智能多模态大语言模型开源项目模型视频理解
LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型,通过视频和图像数据的混合微调,实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成,在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型,可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化,提供灵活高效的使用方式。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
MiraData - 长时视频数据集助力AI视频生成研究
GithubMiraData开源项目结构化标注视频数据集视频生成长视频
MiraData是一个为长视频生成任务设计的大规模数据集。其特点包括平均72秒的视频长度和详细的结构化字幕。数据集提供330K、93K、42K和9K四个版本,每个视频配有六类字幕:主要对象、背景、风格、相机运动、简短摘要和详细描述。这些特性使MiraData成为改进长序列视频处理和镜头转换建模的重要资源。
videomae-large - 视频自监督学习的高效模型
GithubHuggingfaceVideoMAE开源项目模型自监督视频分类视频预训练
VideoMAE大型模型在Kinetics-400数据集上进行自监督预训练,采用掩码自编码器方法,有效学习视频的内在表示。利用视觉Transformer架构,通过将视频划分为固定大小的图像块,结合线性嵌入和位置编码,进行深度分析和像素预测,适用于多种后续任务和特征提取,包括视频分类和处理。
Video-LLaVA - 视频多模态模型,具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计,首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块,能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能,并结合音频上下文完善视频内容理解,提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
XMem2 - 少量标注实现高精度视频分割的开源工具
GithubXMem++交互式标注人工智能开源项目视频分割计算机视觉
XMem2是一个开源的交互式视频分割工具,通过永久记忆模块和创新帧选择算法,只需少量标注即可实现高质量分割。它能以30+ FPS的速度处理物体部件、流体、可变形物体等复杂场景。XMem2提供改进的GUI和Python接口,适用于电影制作等领域。项目还包含PUMaVOS数据集,涵盖23个具挑战性的视频分割场景。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
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