Введение в TimeViper
Мы представляем TimeViper, гибридную модель, разработанную для решения задач понимания длинных видео. Обработка длинных видео требует как эффективной архитектуры модели, так и действенного механизма для работы с расширенными временными контекстами.
Архитектура TimeViper
Для достижения этой цели TimeViper использует гибридную архитектуру Mamba-Transformer, которая сочетает в себе эффективность моделей состояния с выразительностью механизмов внимания. Благодаря этому гибридному дизайну мы выявляем явление агрегации информации от зрения к тексту, где информация постепенно передается от визуальных токенов к текстовым токенам с увеличением глубины модели, что приводит к значительной избыточности визуальных токенов.
Модуль TransV
Исходя из этого наблюдения, мы предлагаем TransV, модуль передачи информации токенов, который переносит и сжимает визуальные токены в инструкции, сохраняя при этом способности к многомодальному пониманию. Этот дизайн позволяет TimeViper обрабатывать видео продолжительностью в час и более, превышающие 10 000 кадров.
Эксперименты и результаты
Обширные эксперименты на нескольких бенчмарках демонстрируют, что TimeViper может конкурировать с современными моделями, обеспечивая при этом увеличение количества обрабатываемых кадров. Мы также анализируем поведение внимания как слоев Mamba, так и Transformer, предлагая новые идеи для дальнейших исследований.
Комментарии
2 комментария на ««TimeViper: Гибридная модель для понимания длинных видео»»
TimeViper представляет интересный подход к обработке длинных видео благодаря своей гибридной архитектуре Mamba-Transformer. Сочетание эффективности моделей состояния и механизмов внимания позволяет лучше справляться с расширенными временными контекстами. Интересно, как именно эта модель может быть применена в реальных сценариях, например, в образовательных видео или анализе спортивных событий.
Интересно, как TimeViper сочетает в себе элементы Mamba-Transformer для обработки длинных видео. Это действительно важная задача, учитывая необходимость эффективного управления временными контекстами. Будет ли продолжение темы, например, о применении этой модели в реальных проектах?