SCBench: A Sports Commentary Benchmark for Video LLMs
Kuangzhi Ge, Lingjun Chen, Kevin Zhang, Yulin Luo, Tianyu Shi, Liaoyuan Fan, Xiang Li, Guanqun Wang, Shanghang Zhang·December 23, 2024
Summary
SCBench,一个针对视频大型语言模型的体育解说基准,引入了六维评分系统SCORES和CommentarySet数据集,以评估模型的精细时间视觉能力。该基准允许全面评估各种视频大型语言模型,并由InternVL-Chat-2实现最佳性能。这一基准为增强模型的复杂视觉理解提供了新视角。
引言
背景
视频大型语言模型在体育解说领域的应用
现有评估方法的局限性
目标
介绍SCBench基准的目的和重要性
阐述引入六维评分系统SCORES和CommentarySet数据集的原因
方法
数据集
CommentarySet：数据集的介绍和特点
SCORES评分系统：评分系统的构成和评估维度
实现与评估
模型评估：如何使用SCBench评估模型
最佳实践：InternVL-Chat-2实现最佳性能的策略
结果与分析
性能比较
不同模型在SCBench上的表现对比
InternVL-Chat-2的性能分析
视觉理解能力
模型在精细时间视觉能力方面的表现
对比分析不同模型的视觉理解差异
应用与展望
实际应用
SCBench在体育解说领域的应用案例
模型在实际场景中的表现
未来研究方向
提升模型视觉理解能力的潜在方法
SCBench未来可能的扩展和改进
结论
总结
SCBench对体育解说领域模型评估的贡献
对未来研究和应用的启示
意义
SCBench在推动复杂视觉理解模型发展中的作用
Basic info
papers
computer vision and pattern recognition
artificial intelligence
Advanced features