VidSum-Reason

VidSum-Reason是一个新的公共数据集，用于文本引导的视频摘要，需要推理。该数据集包含从网络上选择并标注的视频，每个帧都根据目标驱动的基于文本的查询进行标注。这允许评估方法在标准基准数据集之外的性能。为了进行更细致的分析，查询被构建为多个推理级别的结构，为当前和未来的方法提供了一个更丰富的测试环境。

VidSum-Reason is a novel public dataset tailored for text-guided video summarization that necessitates reasoning. The dataset comprises videos selected and annotated from the web, where each frame is annotated in line with goal-driven text-based queries. This allows for the evaluation of model performance beyond conventional benchmark datasets. To enable more fine-grained analysis, the queries are structured into multiple reasoning levels, providing a richer testbed for both current and future methods.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

VidSum-Reason数据集的构建采用了多阶段流程，首先通过动态阈值算法将原始视频分割为语义连贯的场景，随后利用预训练的视频-语言模型生成场景级文本描述。每个场景的重要性评分由大型语言模型基于全局视频描述和用户查询进行零样本评估，最后通过时空一致性度量将场景分数传播至帧级别。数据集特别设计了涵盖标准查询、属性增强查询、多步推理查询和常识推理查询四类复杂文本指令，所有标注均经过多人校验以确保质量。

特点

该数据集的核心特点在于其细粒度的查询驱动设计，包含20个视频-查询对，覆盖体育、DIY、电影预告等多样化内容。查询类型突破传统的关键词限制，涉及时间推理（如'展示时间流逝的场景'）和常识依赖（如'过滤非PG-13内容'）等复杂语义。每个视频片段均标注1-5级相关性分数，既保留查询相关片段也标记视频核心事件，支持双模态评估。相比现有基准，该数据集在查询深度和推理需求方面设立了新的挑战。

使用方法

使用该数据集时，建议采用片段化评估策略：将视频均匀分割为3%时长的非重叠片段，通过Knapsack算法在36%的摘要预算下选择高得分片段。评估指标推荐结合传统F1分数与Precision-over-Random比率，重点关注模型在'常识推理'类查询的表现。为充分发挥数据集价值，可对比分析不同视频语言模型生成的描述质量，以及大型语言模型在零样本评分中的稳定性。数据集的层次化查询结构特别适合验证模型对复杂语义指令的解析能力。

背景与挑战

背景概述

VidSum-Reason数据集由海法大学计算机科学系的Mario Barbara和Alaa Maalouf于2025年创建，旨在推动零样本、文本可查询的视频摘要研究。该数据集针对现有视频摘要方法在泛化性和用户意图理解方面的不足，提出了一个包含长尾概念和多步推理查询的新基准。VidSum-Reason的建立为视频摘要领域引入了更复杂的语义理解和推理需求，显著提升了该领域的研究深度和广度。

当前挑战

VidSum-Reason数据集面临的核心挑战包括：1) 领域问题方面，需要解决复杂查询下的视频语义理解与推理，如处理'突出德国汽车'等需要外部知识的查询；2) 构建过程中，需克服长视频处理的内存限制、场景边界精确定义以及跨模态（视觉与语言）对齐等难题。这些挑战推动了视频语言模型与大型语言模型协同工作新范式的探索。

常用场景

经典使用场景

VidSum-Reason数据集在零样本视频摘要领域具有经典应用场景。该数据集通过结合视频语言模型（VideoLMs）和大语言模型（LLMs），实现了无需训练数据的视频摘要生成。其核心流程包括场景检测、场景描述生成、场景重要性评分以及帧级重要性传播。这一方法特别适用于处理长尾概念和多步推理查询，能够根据用户提供的自然语言提示生成定制化的视频摘要。

衍生相关工作

VidSum-Reason数据集衍生了一系列相关研究工作，特别是在零样本学习和多模态模型融合方向。基于该数据集，研究者们提出了多种改进的VideoLMs和LLMs协同框架，进一步优化了场景分割和重要性评分的准确性。此外，该数据集还启发了对视频摘要中时序一致性和语义连贯性的深入研究，推动了如CLIP-It和AC-SUM-GAN等经典模型的性能提升和方法创新。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，VidSum-Reason数据集在视频摘要领域引起了广泛关注，特别是在零样本语言引导的视频摘要方向。该数据集通过结合视频语言模型（VidLMs）和大型语言模型（LLMs），实现了无需训练数据的用户可控视频摘要生成。研究热点主要集中在如何通过自然语言查询生成个性化的视频摘要，以及如何利用预训练的多模态模型进行跨领域的视频摘要任务。该数据集的推出不仅填补了现有数据集中在长尾概念和多步推理查询上的空白，还为视频摘要领域提供了一个具有挑战性的基准测试平台。其影响在于推动了零样本学习在视频摘要中的应用，并为未来的研究方向如音频-视觉融合和实时摘要生成提供了新的思路。

相关研究论文

• Prompts to Summaries: Zero-Shot Language-Guided Video Summarization

  海法大学计算机科学系 · 2025年