VCapsBench

VCapsBench是一个用于视频字幕质量评估的大规模细粒度基准数据集。

VCapsBench is a large-scale, fine-grained benchmark dataset for video subtitle quality assessment.

原始信息汇总

VCapsBench数据集概述

数据集简介

• 数据集名称：VCapsBench
• 全称：A Large-scale Fine-grained Benchmark for Video Caption Quality Evaluation
• 用途：视频字幕质量评估的大规模细粒度基准测试

数据内容

原始数据

• 文件名称：VCapsbench_Caption_ALL.csv.zip
• 下载地址：https://huggingface.co/datasets/somos99/VCapsBench/blob/main/VCapsbench_Caption_ALL.csv.zip

评估结果数据

1. Gemini-2.5-Pro-Preview评估结果

   • 文件名称：gemini_eval_results.zip
   • 下载地址：https://huggingface.co/datasets/somos99/VCapsBench/blob/main/gemini_eval_results.zip

2. GPT-4.1评估结果

   • 文件名称：gpt_eval_results.zip
   • 下载地址：https://huggingface.co/datasets/somos99/VCapsBench/blob/main/gpt_eval_results.zip

相关脚本

视频字幕生成脚本

支持的视觉语言模型：

• Qwen2.5-VL-72B
• Qwen2.5-VL-7B
• Qwen2VL-7B
• InternVL2.5-8B
• NVILA-8B
• LLaVA-Video-7B
• VideoLLaMA3-7B

评估脚本

1. 主要评估脚本：LLM4eval-m.py
2. 执行脚本：eval.sh

评估结果可视化脚本

1. 雷达图绘制：RadarChartPlot.py
   • 示例图片：https://github.com/GXYM/VCapsBench/blob/main/imgs/iShot_2025-05-16_19.23.55.png
2. 词长分析：WordLength.py
   • 示例图片：https://github.com/GXYM/VCapsBench/blob/main/imgs/iShot_2025-05-16_19.24.42.png
3. 词长与IR/CR关系分析：wordlength_IR_CR_plot.py
   • 示例图片：https://github.com/GXYM/VCapsBench/blob/main/imgs/iShot_2025-05-16_19.24.18.png

其他信息

• 相关论文：正在提交中

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频内容理解领域，VCapsBench通过系统化的数据采集与标注流程构建了一个细粒度评估基准。该数据集整合了来自7种前沿视觉语言模型生成的视频描述文本，包括Qwen2.5-VL系列和InternVL2.5等大模型输出，采用双重评估机制：既包含原始描述文本的CSV归档，又融合了Gemini-2.5-Pro与GPT-4.1两大专家模型的评估结果。数据构建过程特别注重多模型输出的平行对比，通过标准化脚本实现生成结果的自动化采集与对齐。

特点

作为视频描述质量评估领域的新基准，VCapsBench展现出显著的规模优势与细粒度特性。数据集囊括10万量级的视频描述对，每个样本均配备多维度评估指标，包括信息完整性、相关性等专业维度。其独特价值在于提供了跨模型的平行输出对比，支持从词长分布到语义质量的量化分析。可视化组件如雷达图与词长分析模块，为研究者提供了直观的模型性能剖面图，这种多模态评估体系在现有基准中具有创新性。

使用方法

研究者可通过HuggingFace平台快速获取数据集的两种核心组件：原始描述集与专家评估结果。配套提供的评估脚本支持灵活配置，用户可指定GPT-4或Gemini作为评估专家，通过修改caption_col参数切换待评估的描述来源。评估流程采用分布式计算设计，最高支持128线程并行处理。可视化脚本基于Python实现，包含雷达图绘制、词长统计等模块，用户只需指定输出目录即可自动生成专业级的分析图表。整个工作流设计充分考虑可复现性，从数据加载到结果可视化形成完整闭环。

背景与挑战

背景概述

VCapsBench是由somos99团队构建的大规模细粒度视频描述质量评估基准数据集，旨在为视频字幕生成领域提供标准化评估工具。随着多模态大模型技术的快速发展，视频理解与描述生成成为计算机视觉与自然语言处理交叉领域的研究热点。该数据集通过整合多种前沿视觉语言模型（如Qwen2.5-VL系列、InternVL2.5等）的生成结果，并采用GPT-4.1和Gemini-2.5-Pro等大语言模型作为评估专家，构建了覆盖语义准确性、流畅度、细粒度细节等维度的综合评价体系。其创新性在于突破了传统视频描述数据集单一质量指标的局限，为模型性能评估提供了多维度的分析框架。

当前挑战

在领域问题层面，VCapsBench致力于解决视频描述质量评估中存在的三大挑战：如何建立兼顾语义完整性与细节丰富度的评价标准，如何消除不同语言模型评估时的系统性偏差，以及如何量化描述文本与视频内容的细粒度对齐程度。数据集构建过程中，研究者面临多模态数据标注一致性维护的困难，需要协调视觉特征提取与语言生成的质量控制；同时，大规模生成结果的自动化评估涉及计算资源调度优化，特别是在跨模型对比分析时需处理异构数据格式的兼容性问题。此外，保持评估标准在迭代过程中的稳定性也是重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在视频内容理解领域，VCapsBench数据集为研究者提供了一个大规模细粒度的基准测试平台，专门用于评估视频字幕生成的质量。其经典使用场景包括对不同视频语言模型（VLMs）生成的字幕进行多维度评估，如准确性、流畅性和信息丰富度。通过该数据集，研究者可以系统地比较不同模型在复杂视频场景下的表现，从而推动视频字幕生成技术的进步。

实际应用

在实际应用中，VCapsBench数据集可广泛应用于视频内容平台的自动化字幕生成系统优化。例如，视频分享网站可利用该数据集评估不同字幕生成算法的性能，选择最适合其内容特性的模型。此外，该数据集还能辅助教育、医疗等领域的长视频内容分析，提升视频检索和信息提取的准确性。

衍生相关工作

基于VCapsBench数据集，已有多个经典工作探索了视频字幕生成的新方向。例如，研究者利用该数据集开发了Qwen2.5-VL和VideoLLaMA3等先进视频语言模型，显著提升了长视频理解能力。同时，该数据集还催生了LLM4eval等自动化评估框架，为视频字幕研究提供了标准化工具链。