**超要約:**ブレイクダンス動画をAIで解析して、IT業界を盛り上げちゃおう!って研究だよ💃
🌟 ギャル的キラキラポイント✨ ● ニッチ(マイナー)なジャンルに特化してるのがイイ!ブレイクダンスってとこがギャル心をくすぐるよね💖 ● AIモデルの性能を比較検討してるのがスゴイ!エンコーダーとデコーダー、どっちが優秀か見極めるのね🧐 ● IT企業が抱える課題を解決!スポーツ動画の検索とか、レコメンド(おすすめ)機能が爆上がりする予感😍
詳細解説 ● 背景 VLM(Vision Language Model、動画とテキストを理解するAI)が進化して、動画の解析がスゴくなってるの!スポーツ動画でも、色んなコトができるようになったんだけど、メジャースポーツばっかりで、ニッチなジャンルはまだ未開拓だったんだよね😢 ● 方法 ブレイクダンスの動画をAIで解析して、エンコーダーベースとデコーダーベースのモデルを比較!LoRA(ローカル・ランク・アダプテーション)っていう技術を使って、デコーダーモデルをチューニング(調整)して、一番イケてるモデルを探すよ🌟 ● 結果 まだ研究中だけど、ブレイクダンス動画の分類精度がアップするはず!IT企業が求めてる、動画検索とかレコメンド機能が、もっと使いやすくなるってコト😍 ● 意義(ここがヤバい♡ポイント) ブレイクダンス動画の解析技術が向上すると、IT業界で色んなコトができるようになるの!例えば、ブレイクダンス専門の動画プラットフォームができたり、新しいビジネスチャンスが生まれるかも!🤩
リアルでの使いみちアイデア💡
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Large Vision Language models have seen huge application in several sports use-cases recently. Most of these works have been targeted towards a limited subset of popular sports like soccer, cricket, basketball etc; focusing on generative tasks like visual question answering, highlight generation. This work analyzes the applicability of the modern video foundation models (both encoder and decoder) for a very niche but hugely popular dance sports - breakdance. Our results show that Video Encoder models continue to outperform state-of-the-art Video Language Models for prediction tasks. We provide insights on how to choose the encoder model and provide a thorough analysis into the workings of a finetuned decoder model for breakdance video classification.