VLMs 实现开放词汇视频场景图生成

一种新的视频场景图生成（SGG）方法利用视觉语言模型（VLMs）来创建视频内容的结构化、机器可读的描述。与依赖固定词汇的传统 SGG 方法不同，这种方法使用 Qwen2.5-VL 等开放词汇 VLMs 直接从视觉和语言线索生成描述。该过程包括从视频中选择关键帧，然后使用 VLM 识别对象、人物及其关系，形成一个可编程分析的图。 AI

影响 通过生成结构化的开放词汇场景图，实现对视频内容的编程理解。

排序理由 该条目描述了一种使用 VLMs 进行视频场景图生成的新颖方法，包括实现细节和代码。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 Towards AI 阅读 →

• AutoProcessor
• Kartikeya
• Medium
• NetworkX
• NumPy
• PyTorch
• Qwen2.5-VL
• Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
• transformers
• Video Scene Graph Generation
• Vision--Language Models
• Visual Genome

• 模型发布
• 产品

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →