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LLMs 简化视频数据集创建，降低成本和时间

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种使用大型语言模型 (LLM) 在下载前有效过滤视频数据集的方法，显著降低了存储、时间和标注成本。通过对标注者间一致性分析，该预筛选方法与人工标注者和关键词启发式方法进行了评估，证明了其可靠性。基于 LLM 的过滤系统已在 GitHub 上提供，为传统的视频数据集构建方法提供了一种经济高效的替代方案。 AI

影响 该方法可以显著降低构建视频数据集的成本和时间，从而加速视频分类模型的研究。

排序理由 该条目是一篇研究论文，详细介绍了使用 LLM 进行视频数据集构建的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Mohammed Shabot, Jonathan Adams, Jan Van den Stock, Joost Vennekens ·

    利用大型语言模型构建高性价比视频数据集

    arXiv:2610.16857v1 Announce Type: cross Abstract: Research on video classification models has witnessed significant growth recently, accompanied by a significant increase in the demand for datasets to train such models. Existing video dataset curation approaches share a common bo…

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