RegVID300k

RegVID300k是由NVIDIA和延世大学联合创建的大规模区域级视频指令数据集，旨在支持视频和图像的区域级理解任务。该数据集包含98k个独特的视频，214k个区域，以及294k条区域级指令样本，数据来源于10个公开视频数据集。数据集通过自动化流水线生成，基于GPT4o的强大能力进行样本筛选和标注。RegVID300k的应用领域包括视觉常识推理、视频字幕生成和指代表达理解等任务，旨在提升多模态大语言模型在区域级理解任务中的表现。RegVID300k is a large-scale regional video instruction dataset co-created by NVIDIA and Yonsei University, designed to support regional-level understanding tasks for videos and images. The dataset includes 98k unique videos, 214k regions, and 294k regional-level instruction samples, sourced from 10 publicly available video datasets. Generated through an automated pipeline, the dataset leverages the powerful capabilities of GPT4o for sample selection and annotation. The applications of RegVID300k encompass tasks such as visual common-sense reasoning, video captioning, and pointer expression understanding, aiming to enhance the performance of multimodal large language models in regional-level understanding tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

RegVID300k数据集的构建采用了多阶段的自动化流程。首先，从10个公开视频数据集中收集了98k个独特视频，并提取了214k个区域。随后，利用GPT4o生成区域级别的详细描述，并通过多阶段视觉幻觉缓解技术提高描述的准确性。最后，基于这些描述生成多样化的区域级别指令样本，涵盖详细描述、简短描述和对话等多种形式。整个过程确保了数据集的大规模、多样性和细粒度。

特点

RegVID300k数据集具有大规模、多样性和细粒度的特点。它包含98k个独特视频、214k个区域和294k个区域级别指令样本。数据集涵盖了多种视频来源，每个区域的描述平均包含约60个单词，详细描述了区域的上下文和时序信息。此外，数据集通过视觉幻觉缓解技术确保了描述的高保真度，使其在区域级别的视频理解任务中表现出色。

使用方法

RegVID300k数据集主要用于训练和评估多模态大语言模型在区域级别视频理解任务中的表现。用户可以通过输入区域提示（如框或掩码）和相应的文本提示，生成针对每个区域的详细描述、简短描述或对话。数据集支持多种任务，包括区域级别的视觉常识推理、视频描述和指代表达理解，能够有效提升模型在视频和图像区域级别理解任务中的性能。

背景与挑战

背景概述

RegVID300k数据集由NVIDIA和延世大学的研究团队于2025年推出，旨在通过区域级视频指令数据增强多模态大语言模型（MLLMs）的对话能力。该数据集包含98,000个独特视频，涵盖214,000个区域和294,000个区域级指令样本，主要解决视频和图像区域级理解的核心问题。通过引入Token Mark技术，Omni-RGPT模型实现了跨时空维度的区域一致性表示，显著提升了图像和视频的区域级理解能力。该数据集对视觉语言模型的发展具有重要影响，特别是在视频区域级任务中，如视觉常识推理、视频描述生成和指代表达理解等。

当前挑战

RegVID300k数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，视频数据的时空复杂性使得区域级理解任务尤为困难，尤其是在处理多帧视频时，如何保持目标区域的一致性表示成为关键问题。其次，数据集的构建依赖于大规模视频数据的标注，而现有视频数据集通常缺乏详细的区域级描述，导致数据标注的复杂性和成本较高。此外，视频中的目标对象可能因运动、视角变化或遮挡而发生外观变化，这进一步增加了区域级理解的难度。最后，如何在不依赖跟踪轨迹（tracklets）的情况下实现稳定的区域理解，尤其是在长视频中，仍然是一个未解决的挑战。

常用场景

经典使用场景

RegVID300k数据集在视频和图像的区域级理解任务中具有广泛的应用场景，尤其是在多模态大语言模型（MLLMs）的训练和评估中。该数据集通过提供细粒度的区域级标注，支持模型在视频和图像中进行精确的区域定位和理解。经典的使用场景包括视频区域级问答、区域级描述生成以及区域级视觉常识推理任务。通过这些任务，模型能够对视频中的特定区域进行详细描述、推理和交互，从而提升对复杂场景的理解能力。

解决学术问题

RegVID300k数据集解决了多模态大语言模型在区域级理解任务中的多个关键学术问题。首先，它通过引入Token Mark机制，解决了视频中目标区域的时间漂移问题，确保模型能够在不同帧之间保持对目标区域的一致性理解。其次，该数据集通过大规模的区域级视频指令数据，弥补了现有数据集中区域级标注不足的问题，使得模型能够在视频和图像中进行更细粒度的推理和描述生成。此外，RegVID300k还支持模型在无需轨迹标注的情况下进行稳定的区域理解，降低了实际应用中的计算成本。

衍生相关工作

RegVID300k数据集的推出催生了一系列相关研究工作，尤其是在区域级多模态理解和视频分析领域。基于该数据集，研究者们开发了多种先进的区域级理解模型，如Omni-RGPT，该模型通过Token Mark机制实现了对视频和图像的区域级统一理解。此外，该数据集还推动了区域级视频问答、区域级描述生成和区域级视觉常识推理等任务的研究进展。许多后续工作利用RegVID300k数据集进行模型训练和评估，进一步提升了多模态大语言模型在区域级任务中的表现，并为未来的研究提供了丰富的数据支持。