视频大模型

SkyVLaM: Multimodal Large Language Model for UAV Video Understanding in Remote Sensing

SkyVLaM：用于遥感中无人机视频理解的多模态大语言模型

Kaiwen Jing, Ruixu Jia, Bingyao Li, Ruizhe Ou, Ming Wu, Chuang Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Wuzi University（北京物资学院） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对无人机视频理解任务，提出多模态大语言模型SkyVLaM，通过时间基感知器构建稀疏令牌，正则化稀疏基，自适应选择密集段，联合大语言模型处理，还构建SkyVid，实验证明其能有效分配视觉令牌预算，提升语言条件视频分割效果。

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VideoSEMA: a scalable and efficient Mamba-like attention for video understanding

VideoSEMA：用于视频理解的一种可扩展且高效的类曼巴注意力机制

Nhat Thanh Tran, Fanghui Xue, Shuai Zhang, Jiancheng Lyu, Yunling Zheng, Yingyong Qi, Jack Xin

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校） ； Qualcomm AI Research（高通人工智能研究中心） ； Qualcomm Technologies, Inc.（高通技术公司） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对视频理解提出VideoSEMA模型，核心方法是采用时空注意力分割，包含空间类曼巴注意力模块和时间注意力。主要贡献是在多数据集上表现优异，参数规模相当时准确率领先，分辨率提升时退化更平缓，扩展到长视频也有前景。

Comments 15 pages, 3 figures

HAS: Highlight-guided Attention Steering for Multimodal LLM Video Summarization

HAS：用于多模态大语言模型视频摘要的高亮引导注意力转向

Rui Chu, Yingjie Lao

机构 * Tufts University（塔夫茨大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video generation(abstract)；video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视频摘要，提出HAS方法，通过全局找连续帧级高亮分布并作为注意力转向向量，让多模态大语言模型在推理时更关注高亮帧，避免丢失信息，在多种基准测试中性能出色。

Brain-Aligned Multi-Stream Video Transformers with Sparse Self-Selection

具有稀疏自选择的脑对齐多流视频变换器

Amir Hosein Fadaei, Mahyar Maleki, Mohammad-Reza A. Dehaqani

机构 * University of Tehran（德黑兰大学） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对现代视频变换器忽视灵长类视觉原理及缺乏神经数据评估的问题，提出含稀疏胜者全得令牌选择模块的脑对齐多流视频变换器，经实验其在精度与推理时间上表现优且鲁棒性强，脑模型相关性高，优于基线。

Comments 23 pages, 11 figures

GHR-VLM: Making Zero-Shot Transit Video Analytics Realizable with Grounded Hybrid Reasoning

GHR-VLM：通过基于视觉基础的混合推理实现零样本公交视频分析

Kaicong Huang, Weiheng Oh, Jack M. Reilly, Thomas Guggisberg, Ruimin Ke

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） 纠错

专题命中 视频理解 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究旨在实现零样本公交视频分析，提出GHR-VLM框架，利用边缘-云设计，通过轻量级边缘监视器跟踪门状态、分割乘客片段，后端VLM经两阶段细化识别乘客与支付行为，减少云推理，评估显示其在公交支付分析中有潜力且面临视频条件挑战。