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AdaCM$^2$: Adaptive Cross-Modality Memory Compression for Understanding Extremely Long Videos
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出AdaCM$^2$方法，旨在提高视频理解模型在处理长视频时的效率。通过自适应跨模态记忆压缩，AdaCM$^2$增强了视频与文本的对齐能力，并显著降低了内存使用。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，特别是在LVU数据集中，任务表现提高4.5%，GPU内存消耗减少65%。
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关键要点
- 本研究提出AdaCM$^2$方法，旨在提高视频理解模型在处理长视频时的效率。
- AdaCM$^2$通过自适应跨模态记忆压缩，增强了视频与文本的对齐能力。
- 该方法显著降低了内存使用，实验结果显示在多个数据集上表现优异。
- 在LVU数据集中，任务表现提高4.5%，GPU内存消耗减少65%。
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