VideoEspresso|视频推理数据集|多模态理解数据集

VideoEspresso是一个大规模的视频推理数据集，由北京航空航天大学、香港大学等机构联合创建。该数据集包含14个任务，涵盖了从视频中提取关键帧、生成问答对以及多模态推理步骤的详细标注。数据集的创建过程采用了语义感知的方法，通过减少冗余信息和生成高质量的问答对，增强了数据集的多样性和可扩展性。VideoEspresso旨在解决视频推理任务中的复杂问题，特别是在视频问答和多模态理解方面，为大型视觉语言模型的训练提供了丰富的资源。

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数据集介绍

构建方式

VideoEspresso的构建方式采用了语义感知的关键信息提取方法，通过将视频帧映射到语言空间，基于语义相似性去除冗余帧，从而减少视频数据的冗余。随后，利用GPT-4o生成初始的问答对，并通过精心设计的提示过滤低质量数据。为了进一步增强推理步骤，引入了视频链式思维（CoT）注释，指导GPT-4o从问答对和视频内容中提取逻辑关系证据，包括空间和时间流中的关键对象交互。

特点

VideoEspresso的特点在于其大规模的问答对保留了重要的空间细节和时间连贯性，并附有多模态的中间推理步骤注释。这些注释不仅丰富了推理过程，还通过文本和边界框提供了关键推理步骤和图像区域的显式注释，使模型能够有效利用文本和图像定位信息。此外，数据集的构建管道具有自动化的特点，显著提高了问答数据的多样性和可扩展性。

使用方法

使用VideoEspresso时，首先通过语义感知的关键帧选择方法提取与问题紧密相关的核心帧，然后将这些核心帧提交给推理模型进行内容理解和推理。模型首先基于帧信息提取多模态证据，最终通过链式思维推理利用这些证据生成答案。该框架不仅提高了视频问答任务的准确性，还显著减少了计算开销，适用于大规模视频理解任务。

背景与挑战

背景概述

近年来，大规模视觉语言模型（LVLMs）的发展显著提升了多模态理解任务的能力。然而，视频推理任务由于高质量、大规模数据集的稀缺，仍然面临挑战。现有的视频问答（VideoQA）数据集通常依赖于昂贵的手动标注，缺乏细粒度的理解所需的粒度，或者采用自动构建方法，但存在冗余的逐帧分析，限制了其可扩展性和有效性。为了应对这些挑战，我们引入了VideoEspresso，这是一个新颖的数据集，具有保留重要空间细节和时间连贯性的VideoQA对，以及多模态的中间推理步骤注释。我们的构建流程采用语义感知方法来减少冗余，并使用GPT-4o生成QA对。我们进一步开发了视频链式思维（CoT）注释，以丰富推理过程，指导GPT-4o从QA对和视频内容中提取逻辑关系。

当前挑战

VideoEspresso数据集面临的挑战包括：1) 解决视频推理任务中的细粒度问题，如图像分类中的挑战；2) 构建过程中遇到的挑战，如视频内容的冗余和关键信息的稀疏分布，使得逐帧分析计算成本高且容易信息过载。此外，现有的VideoQA数据集依赖于昂贵的手动标注，缺乏细粒度理解所需的粒度，限制了其可扩展性和有效性。VideoEspresso通过保留重要空间细节和时间连贯性，创建了一个细粒度推理启用的VideoQA数据集，以促进更有效的多模态理解。

常用场景

经典使用场景

VideoEspresso 数据集的经典使用场景在于其能够通过精细的视频帧选择和多模态的推理步骤注释，支持细粒度的视频推理任务。该数据集特别适用于需要深入理解视频内容中的时空关系和复杂逻辑推理的应用，如视频问答（VideoQA）和视频内容分析。通过提供详细的中间推理步骤和关键帧注释，VideoEspresso 能够帮助模型更好地理解视频中的事件序列和对象交互，从而提升视频理解任务的准确性和鲁棒性。

解决学术问题

VideoEspresso 数据集解决了现有视频问答数据集在规模和粒度上的不足，特别是在复杂推理任务中的表现。传统的视频问答数据集依赖于昂贵的手动注释，缺乏细粒度的推理步骤，限制了模型的推理能力。VideoEspresso 通过引入自动化的视频帧选择和多模态的推理步骤注释，填补了这一空白，使得模型能够在更复杂的视频推理任务中表现出色。这不仅提升了视频理解的研究水平，也为多模态学习提供了新的研究方向。

衍生相关工作

基于 VideoEspresso 数据集，已经衍生出多项相关工作，包括改进的视频问答模型和多模态推理框架。例如，一些研究者利用该数据集开发了新的视频问答模型，通过结合视觉和语言信息，显著提升了模型的推理能力。此外，还有研究提出了基于 VideoEspresso 的多模态推理框架，通过整合视频、文本和音频信息，实现了更复杂的视频理解任务。这些工作不仅验证了 VideoEspresso 数据集的有效性，也为未来的多模态学习研究提供了新的思路和方法。