Ego4D-NLQ时序定位模型性能对比数据集

本数据集主要面向视频时序定位（Video Temporal Grounding, VTG）任务的模型性能评估与对比分析需求构建。数据基于Ego4D-NLQ验证集，通过统一评测协议对课题组提出的时序定位方法（UniTime）与现有基线方法（UniVTG）进行系统性评估，形成标准化性能对比结果。数据集来源于公开国际标准数据集Ego4D-NLQ，通过下载其验证集视频及标注信息，在统一条件下计算mIoU指标，并对模型整体性能进行汇总统计。数据内容主要包括评估指标名称（mIoU）、基准模型（UniVTG）性能、本方法（UniTime）性能以及性能提升幅度等关键指标信息。数据集规模较小（297KB级别），以Excel文件形式组织，属于模型评测结果型数据资源，不包含原始视频及标注数据。该数据集可用于支撑视频时序定位模型性能验证、项目指标考核及算法对比分析，特别用于验证“在通用时序定位基准上相对于基线方法mIoU提升超过10%”的项目考核指标，对推动视频模型时序理解研究具有重要参考价值。