Video-MME

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。

Video-MME多模态大语言模型视频分析基准评估人工智能Github开源项目

Video-MME:首个全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准测试

视频问答 多模态 Video-MME
Gemini GPT-4V GPT-4o

<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/48ef71ca-c432-42d5-9548-1338acb18334.jpg" width="100%" height="100%"> </p>

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Video-MME适用于图像多模态大语言模型(即泛化到多张图像)和视频多模态大语言模型。🌟


🔥 最新动态

  • 2024.06.15 🌟 我们更新了评估内容:1) 替换了失效和可能失效的视频链接,并重新标注;2) GPT-4o现在以512x512分辨率采样384帧(之前从网站采样10帧),将整体准确率提升至71.9%。
  • 2024.06.03 🌟 我们非常自豪地推出Video-MME,这是首个全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准测试!

👀 Video-MME概述

在追求人工通用智能的过程中,多模态大语言模型(MLLMs)已成为近期进展的焦点,但它们在处理序列视觉数据方面的潜力仍未得到充分探索。我们推出了<strong>Video-MME</strong>,这是首个全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准测试。它旨在全面评估MLLMs处理视频数据的能力,涵盖广泛的视觉领域、时间跨度和数据模态。Video-MME包含900个视频,总时长254小时,以及2,700个人工标注的问答对。我们的工作通过四个关键特征与现有基准测试区分开来:

  • 时间维度的持续时间。包括短期(<2分钟)中期(4-15分钟)长期(30-60分钟)视频,时长范围从11秒到1小时,以实现稳健的上下文动态;
  • 视频类型的多样性。跨越6个主要视觉领域,即知识、影视、体育比赛、生活记录和多语言,包含30个子领域,以确保广泛的场景泛化能力;
  • 数据模态的广度。除视频帧外,还整合了多模态输入,包括字幕和音频,以评估MLLMs的全方位能力;
  • 标注的质量所有数据都是新收集和人工标注的,不来自任何现有视频数据集,确保多样性和质量。
<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/84dc9212-0378-4cb6-bcb2-e48bc96fee72.jpg" width="100%" height="100%"> </p>

📐 数据集示例

<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/e1a0caa7-7ca5-4458-af6b-37b84e1a4c40.png" width="100%" height="100%"> </p> <div align='center'> <details> <summary> 点击展开更多示例</summary> <p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/f5a2b18d-4607-4a87-a7dd-c4a237bf3cc3.png" width="100%" height="100%"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/673a3a21-622f-4ed2-913f-55302891adce.png" width="100%" height="100%"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/0b6d8085-f4f8-4c8f-98f1-f964be054f1d.png" width="100%" height="100%"> </details> </div>

🔍 数据集

许可证

Video-MME仅用于学术研究。禁止任何形式的商业使用。
所有视频的版权归视频所有者所有。
如果Video-MME中存在任何侵权行为,请发送电子邮件至videomme2024@gmail.com,我们将立即删除。
未经事先批准,您不得全部或部分分发、发布、复制、传播或修改Video-MME。
您必须严格遵守上述限制。

请发送电子邮件至videomme2024@gmail.com。🌟

🔮 评估流程

📍 提取帧和字幕

共有900个视频744个字幕,所有长视频都有字幕。

对于添加字幕的设置,您应该只使用与采样视频帧对应的字幕。 例如,如果您为评估提取每个视频的10帧,则取与这10帧时间对应的10个字幕。

如果您已准备好视频和字幕文件,可以参考此脚本来提取帧和对应的字幕。

📍 提示

我们评估中使用的通用提示格式如下:

此视频的字幕如下所示:
[字幕] 
根据视频选择以下多项选择题的最佳答案。仅回答正确选项的字母(A、B、C或D)。 
[问题]
最佳答案是:

对于无字幕设置,您应该删除字幕内容。

<details> <summary> 点击展开提示示例。</summary>
  • 带字幕:
此视频的字幕如下所示:
大家好,我将向你们展示如何完美地准备一个...
根据视频选择以下多项选择题的最佳答案。仅回答正确选项的字母(A、B、C或D)。
视频中人物穿着什么颜色的衣服?
A. 黑色。
B. 灰色。
C. 绿色。
D. 棕色。
最佳答案是:
  • 无字幕:
根据视频选择以下多项选择题的最佳答案。只需回答正确选项的字母(A、B、C或D)。
视频中人物穿的衣服是什么颜色的?
A. 黑色。
B. 灰色。
C. 绿色。
D. 棕色。
最佳答案是:
</details>

📍 评估:

为了提取答案并计算分数,我们将模型响应添加到JSON文件中。这里我们提供了一个示例模板output_test_template.json。一旦您按此格式准备好模型响应,请参考评估脚本eval_your_results.py,您将获得不同视频时长、视频领域、视频子类别和任务类型的准确度分数。 评估不会引入任何第三方模型,如ChatGPT。

python eval_your_results.py \ --results_file $YOUR_RESULTS_FILE \ --video_duration_type $VIDEO_DURATION_TYPE \ --return_categories_accuracy \ --return_sub_categories_accuracy \ --return_task_types_accuracy

请确保results_file遵循上述指定的JSON格式,并将video_duration_type指定为shortmediumlong之一。如果您希望评估不同时长类型的结果,可以指定多个类型,用逗号分隔或组织成列表,例如:short,medium,long["short","medium","long"]

📍 排行榜:

如果您想将您的模型添加到我们的排行榜,请将模型响应发送至bradyfu24@gmail.com,格式应与output_test_template.json相同。

📈 实验结果

  • 不同MLLM的评估结果。
<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/1a3f0072-6118-4907-9de1-be30cc328597.png" width="96%" height="50%"> </p>
  • 不同MLLM在不同任务类型上的评估结果。
<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/e8ceb847-a18f-4e51-a21f-69b804f9ad24.png" width="50%" height="50%"> </p>
  • Gemini 1.5 Pro在不同视频时长类型上的评估结果。
<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/b5bb637e-6685-4f33-aaa4-110dc56f55d1.jpg" width="96%" height="96%"> </p>
  • Gemini 1.5 Pro在不同视频子类型上的评估结果。
<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/75ea7cfb-ba6a-49f2-a9c7-9468e7665f04.png" width="80%" height="80%"> </p>

:black_nib: 引用

如果您发现我们的工作对您的研究有帮助,请考虑引用我们的工作。

@article{fu2024video, title={Video-MME: The First-Ever Comprehensive Evaluation Benchmark of Multi-modal LLMs in Video Analysis}, author={Fu, Chaoyou and Dai, Yuhan and Luo, Yondong and Li, Lei and Ren, Shuhuai and Zhang, Renrui and Wang, Zihan and Zhou, Chenyu and Shen, Yunhang and Zhang, Mengdan and others}, journal={arXiv preprint arXiv:2405.21075}, year={2024} }

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