Video-MME - 多模态大模型视频分析综合评估基准
Video-MME 是首个多模态大模型视频分析综合评估基准，由多个大学和研究机构的研究人员共同开发。该基准旨在通过多样化和高质量的数据集，全面考察多模态大模型（MLLMs）在处理视频数据时的能力。
软件功能
- 多模态视频分析：基准测试集成了多种模态，涵盖了视频中的视觉、音频和文本信息。
- 全面评估：通过多样化的数据集，全面评估多模态大模型在不同领域的处理能力。
- 高质量数据集：提供高质量的视频数据，确保评估结果的可靠性和准确性。
- 细分类别：每个主要视觉领域进一步细分为多个子类别，确保广泛的场景适用性。
- 跨领域应用：数据集涵盖知识、电影与电视、体育竞技、艺术表演、生活记录和多语言等六个主要领域。
软件特点
- 多样化：数据集涵盖六个主要视觉领域，提供丰富多样的视频内容。
- 高质量：确保数据集的高质量和多样性，提供可靠的评估结果。
- 细分类别：每个领域细分为30个子类别，如天文学、科技、纪录片、新闻报道、电竞、魔术表演和时尚等。
- 跨领域评估：全面评估MLLMs在不同领域和场景中的处理能力。
- 研究合作：由多个大学和研究机构的研究人员共同开发，结合了多方的专业知识和资源。
应用场景
- 学术研究：为学术研究提供标准化的视频分析评估基准，推动多模态大模型的发展。
- 技术开发：帮助技术开发人员评估和优化多模态大模型的性能。
- 视频分析：在视频分析应用中，提供全面的评估标准，确保模型在不同场景中的适用性。
- 跨领域应用：评估和优化在知识、影视、体育、艺术、生活记录和多语言等多个领域的视频分析能力。