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文本条件下的长篇视频理解的重新采样器
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
使用文本条件的视频重采样器（TCR）模块和预训练的视觉编码器和大型语言模型（LLM），设计了一种基于Transformer的采样架构，可以处理长视频序列，并通过交叉注意机制，提取相关的视觉特征并生成文本响应。在各种评估任务中表现出很好的效果，并在NextQA、EgoSchema和EGO4D-LTA挑战赛中创造了最好成绩。发现需要较长视频上下文的任务可以用于进一步评估长程视频模型。
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关键要点
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使用文本条件的视频重采样器（TCR）模块和预训练的视觉编码器和大型语言模型（LLM）
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设计了一种基于Transformer的采样架构，能够处理长视频序列
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通过交叉注意机制提取相关的视觉特征并生成文本响应
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在各种评估任务中表现出良好的效果
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在NextQA、EgoSchema和EGO4D-LTA挑战赛中创造了最好成绩
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发现需要较长视频上下文的任务可以用于进一步评估长程视频模型
