TriSense-2M

TriSense-2M是一个大规模的多模态数据集，包含超过200万条注释。每个视频实例都包括在视觉、音频和语音模态上基于事件进行注释，并且具有灵活的组合和模态的自然缺失。数据集支持各种场景，并包括平均时长为905秒的长视频，这显著长于现有数据集中的视频，从而能够实现更深层次和更真实的时序理解。重要的是，查询使用高质量的母语语言，与时间注释对齐，并且跨越不同的模态配置，以促进鲁棒的多模态学习。TriSense-2M is a large-scale multimodal dataset with over 2 million annotated instances. Each video instance is annotated at the event level across visual, audio, and speech modalities, supporting flexible modality combinations and natural modality absence. The dataset covers diverse scenarios and includes long videos with an average duration of 905 seconds, which is significantly longer than videos in existing datasets, enabling deeper and more realistic temporal understanding. Crucially, the queries are formulated in high-quality native languages, aligned with temporal annotations, and cover diverse modality configurations to facilitate robust multimodal learning.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

TriSense-2M数据集的构建采用了高度自动化的流程，通过精心设计的生成器和评判器模型实现多模态标注的融合与筛选。研究团队首先从InternVid和VAST等现有数据源中提取视觉、音频和语音三种模态的独立标注，随后利用基于Qwen2.5-72B微调的双LLM系统进行跨模态合成：生成器负责将单模态描述融合为AVS（视听语音）、AV（视听）和VS（视觉语音）三种组合形式的标注，评判器则通过语义一致性评估对生成结果进行质量过滤。为确保数据质量，该流程采用多轮迭代机制，最终从500万初始样本中精选出200万高质量样本，覆盖约3.8万段平均时长达905秒的长视频内容。

使用方法

该数据集支持端到端的视频时序理解研究，主要应用于三大任务范式：在片段描述生成任务中，研究者可输入特定时间区间获取多模态组合的语义描述；时刻检索任务要求模型根据自然语言查询定位视频中的对应片段；而因果事件预测任务则需建模视频事件的时序逻辑。使用时应遵循模态适配原则——当处理缺失特定模态的样本时，模型需自动调整剩余模态的贡献权重。评估协议建议采用11.5万精选测试集，其中包含中段事件占比高、描述复杂度强的挑战性样本，以确保评测结果反映真实场景下的模型鲁棒性。

背景与挑战

背景概述

TriSense-2M是由西澳大利亚大学、阿里巴巴集团、浙江实验室和莫纳什大学的研究团队于2025年提出的多模态视频理解数据集。该数据集聚焦于音频-视觉-语音（AVS）多模态时刻检索与片段描述任务，旨在解决现有模型在跨模态时序理解上的局限性。作为目前规模最大的长视频多模态标注数据集，其包含200万条经过LLM自动化流程筛选的高质量样本，平均视频时长达到905秒，显著超越了此前LongVALE等基准数据集的时长范围。该数据集的创新性体现在支持八种模态组合任务，为多模态大语言模型（MLLM）的鲁棒性训练提供了重要基础设施。

当前挑战

TriSense-2M面临的核心挑战体现在两个维度：在领域问题层面，需解决多模态时序对齐的复杂性，例如当查询涉及"戴着白色口罩的男子在嘈杂背景音中谈论赞助商零食"时，模型需同步处理视觉遮挡、语音分离和噪声干扰；在构建过程层面，面临模态缺失的动态处理难题——真实视频中约23%的片段存在部分模态缺失（如静默画面或纯背景音乐），这要求标注系统具备跨模态推理能力。此外，数据质量控制亦构成重大挑战，自动化流程需通过双层LLM评判机制（生成器与裁判器）确保多模态描述的一致性，最终筛选淘汰率达60%以保证标注质量。

常用场景

经典使用场景

TriSense-2M数据集在视频理解领域具有广泛的应用场景，特别是在多模态视频分析任务中。该数据集支持从音频、视觉和语音三个模态中提取信息，进行视频片段描述和时刻检索。例如，在视频片段描述任务中，模型需要根据给定的时间窗口，结合视觉、音频和语音信息生成详细的描述。在时刻检索任务中，模型需要根据自然语言查询定位视频中对应的时刻。这些任务在视频内容理解、智能监控、视频摘要等领域具有重要应用价值。

解决学术问题

TriSense-2M数据集解决了多模态视频理解中的关键学术问题。首先，它填补了现有数据集中长视频和多模态标注的不足，提供了超过2百万个高质量样本，支持更深入的时序理解。其次，该数据集通过自动生成的多模态标注，解决了传统数据集中模态标注不一致的问题。此外，TriSense-2M还支持模态缺失情况下的模型训练，提升了模型在真实场景中的鲁棒性。这些特性为多模态大语言模型的研究提供了重要的数据支持。

实际应用

TriSense-2M数据集在实际应用中具有广泛的前景。在智能视频监控领域，该数据集可以帮助开发更准确的视频内容分析系统，实现对复杂场景的理解。在视频摘要生成中，模型可以利用多模态信息生成更丰富的视频描述。此外，在教育、娱乐和广告推荐等领域，TriSense-2M也可以用于开发更智能的视频内容推荐系统。这些应用场景展示了数据集在实际业务中的巨大潜力。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，TriSense-2M数据集在多媒体时间理解领域引起了广泛关注，特别是在音频-视觉-语音（AVS）多模态融合方面。该数据集的最新研究方向主要集中在如何通过多模态大语言模型（MLLM）实现更精准的时刻检索（Moment Retrieval）和片段描述（Segment Captioning）。前沿研究包括动态模态权重调整机制（如Query-Based Connector）的开发，以应对现实场景中模态缺失或噪声干扰的挑战。热点事件包括与LongVALE、Qwen2.5-Omni等模型的对比实验，证明了TriSense在长视频理解和跨模态泛化上的优势。该数据集通过200万高质量样本和905秒的平均视频长度，显著推动了复杂事件因果推理、多模态时序对齐等研究方向，为视频内容分析、智能监控等应用提供了重要基础。

相关研究论文

• Watch and Listen: Understanding Audio-Visual-Speech Moments with Multimodal LLM

  浙江大学 · 2025年