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Towards Fine-Grained Video Question Answering
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内容提要
本研究提出了Multi-Object Multi-Actor Question Answering (MOMA-QA)数据集，以解决视频问答中的时间和空间粒度不足问题。同时，提出了一种新的视频语言模型SGVLM，结合场景图预测和大型语言模型，显著提升了视频理解的精细度。
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关键要点
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本研究提出了Multi-Object Multi-Actor Question Answering (MOMA-QA)数据集，以解决视频问答中的时间和空间粒度不足问题。
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MOMA-QA数据集旨在提高视频理解的精细度。
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提出了一种新的视频语言模型SGVLM，结合场景图预测和大型语言模型。
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SGVLM显著提升了视频理解中的时间定位和关系理解能力。
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研究推动了视频问答领域的进展。
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