MMTrail 데이터셋 소개
MMTrail은 2천만 개 이상의 트레일러 클립을 포함하는 최첨단 대규모 비디오-언어 데이터셋입니다. 이 클립들은 맥락(context), 시각적 프레임, 배경 음악 설명과 같은 고품질의 멀티모달 캡션과 정교하게 짝지어져 있습니다. 이 데이터셋은 모달리티 간(cross-modality) 연구를 발전시키고 세분화된 멀티모달-언어 모델 학습을 향상시키기 위해 설계되었습니다.
최근 인공지능 분야에서는 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 능력이 강조되고 있으며, 이는 특히 자연어 처리와 컴퓨터 비전의 융합 영역에서 중요합니다. MMTrail은 이러한 필요에 부응하여, 비전과 언어 간의 복잡한 관계를 학습할 수 있는 모델을 제공합니다. 특히, 패션 이미지와 텍스트의 조합에서 뛰어난 성능을 보이며, 이를 통해 관련된 응용 분야에서의 개선된 성능을 입증하고 있습니다.
MMTrail은 패션 이미지의 시각적 단서와 텍스트 설명을 결합하여, 소비자가 찾는 제품에 대한 더 나은 정보를 제공할 수 있습니다. 이 프로젝트는 패션 도메인에서 이미지-언어 모델의 효과적인 학습을 위한 방법론을 제시하며, 다양한 학습 시나리오에서의 성능을 평가하여 그 효용성을 입증하고 있습니다.
MMTrail 데이터셋 개요
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비디오 클립: 2천만 개 이상의 고품질 클립
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길이: 총 27,100시간, 평균 비디오 길이는 5초
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캡션 통계: 프레임 캡션의 평균 단어 수는 10.7개
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멀티모달 하위 집합: 평균 13.8초 길이의 비디오로
구성된 200만 개의 멀티모달 캡션 하위 집합
MMTrail 프로젝트 홈페이지
https://mattie-e.github.io/MMTrail/
MMTrail 논문
MMTrail 데이터셋 다운로드
2024/08/06 현재, 다운로드 링크는 준비 중입니다
MMTrail 프로젝트 홈페이지를 참고해주세요.
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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