Mitzi4132/VedioLLava

MVBench数据集引入了一种新颖的静态到动态的方法来定义与时态相关的任务。通过将静态任务转换为动态任务，我们促进了需要从感知到认知的广泛时态能力的视频任务的系统生成。在任务定义的指导下，我们自动将公共视频注释转换为多项选择题以进行任务评估。这种独特的范式使得MVBench的创建在最小化人工干预的同时，通过地面真实视频注释和避免有偏见的LLM评分来确保评估的公平性。数据集包含20个时态任务示例。The MVBench dataset introduces a novel static-to-dynamic method for defining temporal-related tasks, converting static tasks into dynamic ones to facilitate the systematic generation of video tasks requiring a wide range of temporal abilities, from perception to cognition. By transforming public video annotations into multiple-choice QA for task evaluation, this method ensures evaluation fairness, avoids biased LLM scoring, and minimizes manual intervention. The dataset includes 20 temporal task examples.

原始信息汇总

MVBench 数据集概述

数据集描述

• 数据集名称: MVBench
• 数据集来源: MVBench
• 相关论文: 2311.17005
• 联系人: kunchang li

数据集特点

• 任务类型: 静态任务转化为动态任务，生成视频任务，涉及从感知到认知的多种时间能力。
• 任务数量: 20个时间任务示例。
• 数据生成: 通过公共视频注释自动转化为多项选择题，确保评估的公平性。

数据集配置

• 配置名称: light
• 数据文件: /light_yes.xlsx
• 特征:
  • question: 问题，数据类型为字符串。
  • candidates: 候选答案，数据类型为字符串。
  • answer: 正确答案，数据类型为字符串。
  • video: 视频，数据类型为字符串。

数据集语言

• 语言: 英语 (en)

数据集规模

• 规模: 1K<n<10K

评估方法

• 预处理: 保留原始视频及其注释，解码部分原始视频可能较慢。
• 提示: 探索有效的系统提示以促进MLLM的时间推理，以及高效的答案提示以提取选项。

排行榜

• 当前状态: 在线排行榜正在建设中，当前排名如下。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频理解领域，时序动态信息的建模一直是核心挑战。MVBench数据集采用了一种创新的静态到动态（static-to-dynamic）方法，通过将静态任务转化为动态任务，系统性地生成了涵盖从感知到认知的广泛时序能力的视频任务。在任务定义指导下，研究团队将公开的视频注释自动转化为多项选择题问答形式，实现了高效的数据集构建。这一独特范式以最小的人工干预确保了评估的公平性，利用真实视频注释避免了有偏的大语言模型评分，最终形成了包含20个时序任务示例的高质量基准。

特点

该数据集最显著的特征在于其自动化的构建流程与丰富的时序任务覆盖。通过将静态标注动态化，MVBench能够系统评估模型在时序感知与认知层面的综合能力，而无需依赖昂贵的人工标注。数据集中的每个样本均由问题、候选答案、正确答案及对应视频组成，格式简洁统一。此外，数据集保留了原始视频的高分辨率与长时长特性，以及起止时间、字幕等丰富注释，为未来探索提供了坚实基础，同时通过精心设计的提示词策略，有效促进了多模态大语言模型的时序推理能力。

使用方法

使用MVBench数据集时，用户需遵循官方提供的评估流水线。首先进行预处理阶段，由于保留了原始视频的高分辨率和长时长特性，部分视频解码可能较慢，需注意计算资源规划。随后，用户需探索有效的系统提示词以增强多模态模型的时间推理能力，并设计高效的答案提示词用于选项提取。数据集以Excel文件形式提供，包含light配置版本，用户可通过HuggingFace的datasets库加载，按照多项选择题问答格式进行模型评估，最终参照排行榜标准对比模型性能。

背景与挑战

背景概述

在视频理解领域，时序推理能力的评估一直是多模态大语言模型（MLLM）发展的关键瓶颈。MVBench数据集由上海人工智能实验室OpenGVLab团队于2023年11月提出，核心研究人员包括Kunchang Li等，旨在解决现有视频问答基准缺乏对复杂时序动态理解能力评测的问题。该数据集创新性地采用从静态到动态的任务定义方法，将20种时序感知任务系统性地转化为多项选择问答形式，涵盖从感知到认知的广泛时序能力需求。通过自动转化公开视频标注为评测数据，MVBench在保证评估公平性的同时显著降低了人工干预成本，其提出的范式对视频理解领域的研究方向产生了重要影响，为衡量MLLM的时序推理能力提供了标准化基准。

当前挑战

MVBench面临的挑战主要体现在两个层面：首先，在领域问题层面，视频理解中的时序推理任务要求模型不仅识别静态物体，还需捕捉动作演变、事件因果关系及时间顺序等动态特征，这对现有MLLM的时空表征学习能力构成了严峻考验，例如区分“人拿起杯子”与“人放下杯子”这类细微时序差异。其次，在数据集构建过程中，原始视频解码速度差异显著，如Perception Test等长视频存在处理效率瓶颈；同时，如何设计有效的系统提示词以激发模型的最佳时序推理表现，以及如何从复杂选项中精准提取答案，也是构建过程中亟待解决的技术难题。

常用场景

经典使用场景

在视频理解与多模态学习的交汇领域，Mitzi4132/VedioLLava数据集以其独特的静态到动态任务转化范式，成为评估视频大语言模型时空推理能力的标杆。该数据集通过将静态图像理解任务巧妙迁移至视频时空维度，系统性地构建了涵盖感知到认知的20项时序任务，为研究者提供了从动作识别到因果推理的多层次评估框架。其核心使用场景在于衡量模型对视频中连续事件、时序关系及动态场景的联合理解能力，尤其适用于检验模型在时序定位、事件预测和状态变化追踪等复杂任务上的表现。

解决学术问题

该数据集精准解决了视频大语言模型评估中长期存在的两大困境：一是缺乏标准化的时序任务定义，二是依赖人工标注导致评估成本高昂且易引入偏见。通过提出静态到动态的任务转化方法论，MVBench使研究者能够自动将公开视频注释转化为多选题问答形式，在保证评估公正性的同时大幅降低人工干预。这一创新有效消解了传统评估中LLM评分偏差对结果的影响，为视频理解领域提供了可重复、可扩展的基准测试框架，推动了时空推理能力的量化研究进程。

衍生相关工作

基于MVBench数据集，学界已衍生出多项标志性工作，包括VideoChat2等视频对话系统的时序推理优化方案，以及针对长视频理解的高效解码策略研究。该数据集还催生了时序提示工程（Temporal Prompt Engineering）方向，研究者通过探索系统提示词对模型时序推理的引导作用，提出了一系列增强视频LLM时空感知能力的创新方法。此外，其公开的排行榜机制持续激励着多模态大模型在视频理解赛道上的迭代，成为视频问答领域最具影响力的基准之一。