概要

LongCat-Videoは、長時間にわたる映像データの特徴抽出・圧縮・時系列モデリングを目的とした研究実装リポジトリです。リポジトリには、プロジェクトページへのリンク、技術報告書（PDF）、およびHugging Face上のモデルやデモへの導線が含まれており、長尺動画に特有の計算コストやメモリ課題に対処するための手法や実験コードが提供されています。Pythonベースで、実験再現やモデル推論のためのユーティリティが整備されており、長時間動画理解（検索・要約・分類など）に関心のある研究者・エンジニア向けの出発点になります。

リポジトリの統計情報

スター数: 111
フォーク数: 2
ウォッチャー数: 111
コミット数: 10
ファイル数: 12
メインの言語: Python

主な特徴

長尺動画を対象とした表現学習と推論のための実験コードと資料を提供
プロジェクトページ、技術報告（PDF）、Hugging Face連携などドキュメントが充実
フレーム単位の特徴抽出から長期時系列モデリングまでのパイプラインを収録
Pythonで実装され、研究再現やモデル導入が行いやすい構成

技術的なポイント

リポジトリは「長尺（Long）×動画（Video）」という課題設定にフォーカスしており、技術的には以下の点が重要です。まず、長時間の動画では単純に全フレームをTransformer等で処理すると計算量とメモリが爆発するため、時間圧縮（temporal pooling）や階層的表現の導入、あるいは疎な注意機構を組み合わせて長期依存を扱うアプローチが想定されています。実装面では、CNNやViTなどのバックボーンでフレーム特徴を抽出し、それらを一定長のチャンクに分割してチャンク毎に局所的な集約を行い、さらにチャンク間で高次の時系列モデル（軽量なTransformerや1D畳み込み、RNN的集約）を適用することで計算効率と性能のバランスを取ります。データパイプラインは動画の読み込み・サンプリング（フレーム間引き）・バッチ化・データ拡張を含み、評価では長時間動画特有の指標（部分検出、サマリ品質、検索精度など）を想定した設計がなされています。さらに、モデル公開やデモのためにHugging Face連携やWebベースのプロジェクトページを整備しており、研究成果の共有や実験再現性に配慮した構成になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
LICENSE: file
README.md: file
assets: dir
longcat_video: dir

…他 7 ファイル

（補足）longcat_videoディレクトリ内には、モデル定義、データローダー、推論用ユーティリティ、実験設定がまとまっている想定です。assetsにはロゴや図版、プロジェクトページで使う画像が含まれます。

使いどころと応用例

長時間の監視映像や講義ビデオの要約・検索・異常検知
スポーツやイベント映像のハイライト抽出
マルチメディア検索における長時間コンテンツの埋め込み生成実運用ではメモリ制約を考慮したバッチ戦略やオンライン処理（ストリーミング推論）を組み合わせることが重要です。

まとめ

長尺動画理解の実験基盤として実用的かつドキュメントが整備されたリポジトリです（50字程度）。

リポジトリ情報：

名前: LongCat-Video
説明: 説明なし
スター数: 111
言語: Python
URL: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
オーナー: meituan-longcat
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/229435942?v=4

READMEの抜粋：

LongCat-Video：長尺動画（Long-Video）理解フレームワーク