SynopGround

SynopGround是由中山大学和腾讯公司合作创建的大规模视频定位数据集，包含超过2800小时的电视剧视频，与人工撰写的剧情摘要精确配对。数据集的创建涉及从互联网抓取剧情摘要并手动标注每个段落的时间边界。该数据集主要用于解决多段落视频定位问题，旨在通过复杂的查询和长视频内容，提升模型对多模态内容理解的深度和广度。

SynopGround is a large-scale video grounding dataset co-created by Sun Yat-sen University and Tencent. It contains over 2,800 hours of TV drama videos that are accurately paired with manually written plot summaries. The construction of this dataset involves scraping plot summaries from the internet and manually annotating the temporal boundaries of each paragraph. This dataset is primarily designed to address the multi-paragraph video grounding task, aiming to enhance the depth and breadth of models' understanding of multimodal content through complex queries and long-form video materials.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SynopGround数据集的构建方法是从流行电视剧中收集超过2800小时的视频，并与人工编写的剧情简介配对。每个剧情简介段落都被视为一个语言查询，并在长视频中手动标注精确的时间边界。这些段落查询相互紧密相关，并包含丰富的抽象表达，总结了视频故事情节，以及描绘事件细节的具体描述，从而使模型能够在更长的上下文依赖中学习多模态感知的更复杂概念。此外，该数据集还引入了多段落视频定位（MPVG）的复杂设置，该设置将多个段落和长视频作为输入，将每个段落查询定位到其时间间隔。为了有效地处理MPVG问题，提出了一个新的局部-全局多模态推理器（LGMR），明确地模拟长时多模态输入的局部-全局结构。

使用方法

使用SynopGround数据集的方法包括训练和评估视频定位模型。首先，研究人员可以使用数据集中的视频和剧情简介对模型进行训练，以学习如何将语言查询与视频中的时间间隔相对应。然后，可以使用数据集中的验证集和测试集对模型进行评估，以测试其在不同场景下的性能。此外，该数据集还提供了预提取的视频特征，以方便研究人员进行实验。为了促进研究，SynopGround数据集和相关代码已公开发布。

背景与挑战

背景概述

在多模态内容理解领域，视频定位是一个基础性问题，旨在将未剪辑视频中的特定自然语言查询定位到视频中的具体时间点。然而，现有的视频定位数据集主要关注简单事件，并且通常局限于较短的视频或简短的句子，这限制了模型向更强的多模态理解能力发展。为了解决这些局限性，研究人员提出了一个名为SynopGround的大规模视频定位数据集，该数据集包含超过2800小时的来自流行电视剧的视频，并配以人工撰写的准确定位的剧情概要。每个剧情概要中的段落都作为语言查询，并在长视频中手动标注精确的时间边界。这些段落查询相互紧密关联，并包含丰富的抽象表达，总结了视频剧情和描绘事件细节的具体描述，这使模型能够学习在更复杂的概念上具有更长上下文依赖性的多模态感知。基于该数据集，研究人员进一步引入了视频定位的更复杂设置，称为多段落视频定位（MPVG），它将多个段落和一个长视频作为输入，将每个段落查询定位到其时间间隔。此外，研究人员还提出了一个名为本地-全局多模态推理器（LGMR）的新颖模型，用于显式地模拟长时多模态输入的本地-全局结构，以有效地解决MPVG问题。

当前挑战

SynopGround数据集面临的挑战包括：1) 领域问题：现有的视频定位数据集主要关注简单事件和简短句子，而SynopGround则引入了长视频和长文本查询，这使得模型需要具备更强的建模和连接长视频和长文本查询的能力。2) 构建过程中的挑战：数据集的构建需要从流行电视剧中收集视频和剧情概要，并对每个剧情概要的每个段落进行精确的时间标注，这是一个耗时且复杂的过程。此外，为了确保数据集的质量，研究人员还需要进行多次数据标注和评估。

常用场景

经典使用场景

SynopGround数据集主要应用于视频内容理解的多模态场景中，特别是在多段落视频定位任务上。该数据集包含2800多个小时的电视剧视频，并配有人工编写的详细剧情梗概，每个段落都被精确标注了时间边界。这使得模型能够学习在更长的时间跨度内对更复杂的概念进行多模态感知。此外，SynopGround还引入了一个更具挑战性的视频定位任务——多段落视频定位（MPVG），该任务要求模型根据多个段落和长视频将每个段落查询定位到其时间间隔。

解决学术问题

SynopGround数据集解决了当前视频定位数据集的几个局限性。首先，它提供了更长的视频和更长的文本查询，克服了现有数据集在处理长视频和长文本查询时的局限性。其次，该数据集的查询包含了对视频故事情节的抽象表达和具体事件细节的描述，这有助于模型在更复杂的上下文中学习多模态感知。最后，SynopGround还引入了MPVG任务，该任务要求模型理解短期段落内的语义和长期段落之间的依赖关系，从而连接长视频的复杂时间结构和长段落的复杂语义。

实际应用

SynopGround数据集在实际应用中具有广泛的应用前景。例如，它可以用于视频检索的搜索粒度细化，使视频检索更加精确。此外，它还可以用于视频编辑的语言感知场景，使视频编辑更加自动化。此外，SynopGround还可以用于视频问答，使视频问答更加基于证据。总之，SynopGround数据集在实际应用中具有广泛的应用前景，可以推动视频内容理解的多模态研究。

数据集最近研究

最新研究方向

SynopGround数据集为视频定位领域带来了新的研究视角。该数据集的独特之处在于它结合了长视频和长文本查询，这对于模型学习长期上下文视频语言理解能力具有重要意义。此外，SynopGround数据集首次引入了多段落视频定位任务（MPVG），要求模型理解短期段落内语义和长期段落间依赖关系，从而连接长视频的复杂时间结构和长段落的复杂语义。为了解决MPVG问题，SynopGround提出了一个新的局部-全局多模态推理器（LGMR），该推理器可以显式地模拟长期多模态输入的局部-全局结构，并在两个结构层次内进行迭代跨模态推理。实验结果表明，LGMR模型在多段落视频定位方面取得了显著的性能提升，为视频定位领域的研究提供了新的思路和方向。

相关研究论文

• SynopGround: A Large-Scale Dataset for Multi-Paragraph Video Grounding from TV Dramas and Synopses

  中山大学 · 2024年