AntGPT:一个视频中长期行为预测大型语言模型


【资料图】

编程客栈()8月7日 消息:AntGPT 是一个将大型语言模型应用于视频长期行为预测(LTA)的视觉语言框架。研究人员通过使用监督动作识别算法识别人类活动,并将其作为离散化的视频表示输入给 OpenAI GPandroidT 模型。通过自回归方法、微调或上下文学习,GPT 模型可以预测未来的行动序列,从而实现从底向上的行动预测。

项目地址:https://brown-palm.github.io/AntGPT/

论文地址:https://arxiv.org/abs/2307.16368

他们还利用目标信息来提供以目标为条件的预测,并研究了 AntGPT 在上下文推理和少样本学习方面的能力。

定量和定性评估表明,LLMs 可以从视频观察的离散化动作标签中推断出演员的高级目标,并且在 EPIC-Kitchens-55、EGTEA GAZE + 和 Ego4D LTA v1和 v2基准测试中取得了最先进的长期行动预测性能。该研究提出了使用大型语言模型进行长期行动预测的方法,并通过 AntGPT 框架将 LLMs 与计算机视觉算法相结合,取得了显著的成果。

核心功能:编程

1)预测目标:AntGPT 利用大型语言模型推断演员的目标,即使只有少量观察到的人类行为。

2)目标条件预测:AntGPT 通过将目标信息嵌入视觉框架,实现了基于目标的行为预测。

3)建模动作时序:AntGPT通过将大型语言模型调整到特定领域的行动序列上,直接建模动作的时间动态。

4)少样本预测:AntGPT 探索了大型语言模型在少样本情况下的预测能力,并尝试了不同的提示策略。

推荐DIY文章
海艺AI:迎合“AI时代”发展潮流,刷新绘图市场传统认知
布局产业新高地!海星医药健康创新园B区奠基仪式隆重举行
未来五年500亿投入打底,北汽蓝谷锚定细分市场增量
【展会直击】华秋慕尼黑上海电子展精彩ing,助力电子产业高质量发展!
桂花网蓝牙网关助力司乘人员职业健康监测
DNF新推出封号申诉:每个玩家180天内只能享受一次减少处罚时间机会 每日视讯
精彩新闻

超前放送