Snap、加州大学默塞德分校、特伦托大学的研究人员发布论文介绍了一个名为Panda-70M的大型视频数据集，它包含了7000万个视频片段，每个片段都配有高质量的文本描述（即标题）。这个数据集的创建是为了提高视频理解和生成相关任务的性能，例如视频字幕生成、视频和文本检索以及文本驱动的视频生成。
项目主页：https://snap-research.github.io/Panda-70M
GitHub：https://github.com/snap-research/Panda-70M
主要功能：
- 提供了一个大规模的视频数据集，用于训练和评估多模态学习模型。
- 通过自动注释流程，利用视频描述、字幕和单个视频帧等多模态输入来生成视频的描述性标题。
主要特点：
- 数据集包含高分辨率、语义一致的视频片段，且标题平均长度为13.2个单词。
- 使用了多种跨模态教师模型来生成候选标题，并通过人工选择最佳标题来微调检索模型，以选择最准确的描述作为注释。
- 数据集的创建过程考虑了视频的语义一致性，确保视频片段在内容上是连贯的。
工作原理：
- 从HD-VILA-100M数据集中筛选出3.8M个高分辨率长视频。
- 设计了一个语义感知的视频分割算法，将长视频分割成语义一致的片段。
- 应用多个跨模态教师模型，如图像字幕模型和视觉问答模型，结合文本输入（如视频描述和字幕）来为每个视频片段生成多个候选标题。
- 收集一个包含10K视频的子集，人工选择每个视频的最佳标题，然后使用这个数据集来微调一个细粒度的视频到文本检索模型，该模型随后应用于整个数据集以选择最精确的标题作为注释。
具体应用场景：
- 视频字幕生成：自动为视频内容生成描述性标题，提高视频内容的可访问性和搜索性。
- 视频和文本检索：通过理解视频内容和相关文本，提高视频检索的准确性和相关性。
- 文本驱动的视频生成：利用文本描述作为输入，生成与之匹配的视频内容，这在电影制作、游戏开发和虚拟现实等领域具有潜在应用。
例如，假设我们想要为一个关于烹饪的视频自动生成一个描述性的标题。Panda-70M数据集可以通过分析视频内容和相关的文本信息（如视频描述和字幕），生成一个准确的标题，如“一个人在炉子上搅拌锅中的藜麦和鸡肉汤”。这样的标题不仅描述了视频的主要动作，还提供了足够的细节，使得观众能够快速了解视频内容。
0条评论