HLV-1K

HLV-1K是由抖音、南洋理工大学等机构联合创建的大规模长时间视频理解基准数据集，旨在评估模型在长时间视频内容上的理解能力。该数据集包含1009个时长超过一小时的视频，总计14,847个高质量的问题回答对，涵盖了帧级、事件内级、跨事件级和长期推理任务。数据集的创建过程包括视频收集、关键帧提取、事件标注以及问题生成等多个步骤，确保了数据的多样性和高质量。HLV-1K的应用领域主要集中在长时间视频理解任务，如直播视频、会议记录和电影等，旨在解决长时间视频内容中的复杂时空关系理解和长期依赖性问题。HLV-1K is a large-scale long-duration video understanding benchmark dataset jointly developed by institutions including Douyin and Nanyang Technological University, et al. It is designed to evaluate the video understanding capabilities of models on long-form video content. This dataset comprises 1009 videos each with a duration of over one hour, totaling 14,847 high-quality question-answer pairs, covering frame-level, intra-event, cross-event, and long-term reasoning tasks. The construction of HLV-1K involves multiple sequential steps: video collection, key frame extraction, event annotation, and question generation, which ensures the dataset's diversity and high data quality. The primary application scenarios of HLV-1K are long-duration video understanding tasks, including live streaming videos, meeting recordings, and movies, aiming to tackle the challenges of complex spatio-temporal relationship understanding and long-term dependency in long-form video content.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

HLV-1K数据集的构建过程经过精心设计，以确保其能够有效评估长时间视频理解模型。首先，研究人员从公开资源中收集了超过1500个时长超过30分钟的长视频，并从中筛选出1009个高质量视频，涵盖娱乐、电影、旅行、动画等多个主题。随后，通过密集关键帧提取和压缩技术，减少视频冗余信息，确保每段视频保留约810帧关键帧。接着，利用GPT-4o和YOLOv8等工具对帧和事件进行详细标注，生成包含时间信息的问答对和多选题对。最后，通过严格的数据过滤和人工修订，确保标注的高质量和准确性。

使用方法

HLV-1K数据集的使用方法主要围绕长时间视频理解模型的评估展开。研究人员可以通过该数据集测试模型在不同任务和推理层次上的表现，包括帧级、事件内级、跨事件级和长期推理任务。使用该数据集时，首先需要加载视频数据及其对应的标注信息，然后根据任务类型设计统一的提示词（prompt），确保模型能够准确理解问题并给出答案。通过评估模型在HLV-1K上的表现，研究人员可以识别模型的优势和不足，进而推动长时间视频理解领域的技术进步。

背景与挑战

背景概述

HLV-1K数据集是由TikTok、南洋理工大学、西南交通大学、大湾区大学和深圳大学的研究团队于2025年推出的一个大规模长视频理解基准数据集。该数据集旨在解决长视频理解领域中的关键问题，特别是针对时长超过一小时的视频内容。HLV-1K包含了1009个时长超过一小时的视频，并配有14,847个高质量的问题回答（QA）和多选问题回答（MCQA）对，涵盖了帧级、事件内级、跨事件级和长期推理任务。该数据集的推出填补了长视频理解领域缺乏大规模基准数据集的空白，推动了多模态大语言模型在长视频理解中的应用。HLV-1K的构建过程严格，确保了内容的多样性和高质量，为长视频理解模型的评估提供了全面的框架。

当前挑战

HLV-1K数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，长视频内容复杂，包含大量冗余信息和噪声，如何在保持长期依赖性的同时有效处理这些信息是一个关键问题。其次，现有的多模态大语言模型在处理长视频时存在计算效率低下的问题，尤其是在处理小时级别的视频内容时，模型的计算和存储需求显著增加。此外，长视频的时间动态性和复杂的时空关系要求模型具备强大的时间推理能力，而现有的模型在这方面表现不足。在数据集的构建过程中，如何确保时间感知查询的准确性和多样性也是一个重要挑战。HLV-1K通过引入精确的时间信息和多样化的任务类型，试图解决这些问题，但仍需进一步研究以提升模型的长期视频理解能力。

常用场景

经典使用场景

HLV-1K数据集主要用于评估和理解长时间视频的多模态大语言模型（MM-LLMs）的能力。该数据集包含1009个时长超过一小时的视频，涵盖了从帧级到跨事件级的多层次推理任务，特别适用于测试模型在处理长时间视频时的长期依赖性和复杂时间动态的能力。通过提供高质量的时间感知问答对（QA）和多选题问答对（MCQA），HLV-1K为研究人员提供了一个全面的评估框架，以推动长时间视频理解领域的发展。

解决学术问题

HLV-1K数据集解决了长时间视频理解中的多个关键学术问题。首先，它填补了现有数据集中长时间视频标注的空白，提供了超过14,847个高质量的时间感知问答对，涵盖了帧级、事件内级、跨事件级和长期推理任务。其次，该数据集通过引入时间特定的查询，帮助模型更好地理解视频中的时间关系和长期依赖性。最后，HLV-1K为研究人员提供了一个标准化的基准，用于评估和比较不同模型在长时间视频理解任务中的表现，推动了该领域的技术进步。

实际应用

HLV-1K数据集在实际应用中具有广泛的潜力。首先，它可以用于开发智能视频分析系统，帮助用户从长时间的视频中提取关键信息，如会议记录、电影分析和直播视频理解。其次，该数据集可以用于训练和优化多模态大语言模型，使其能够更好地处理复杂的长时间视频内容，提升视频摘要、视频问答等任务的性能。此外，HLV-1K还可以应用于教育、娱乐和安全监控等领域，帮助用户更高效地管理和理解长时间的视频数据。

数据集最近研究

最新研究方向

随着多模态大语言模型（MM-LLMs）在视觉理解任务中的广泛应用，长视频理解逐渐成为研究热点。HLV-1K数据集的推出填补了长视频理解领域大规模基准数据集的空白，推动了从帧级、事件内、跨事件到长期推理的多层次任务研究。当前研究聚焦于如何有效处理长视频中的时间依赖性和复杂动态关系，尤其是在小时级视频中捕捉长期关联。HLV-1K通过提供14,847个高质量的时间感知问答对，为模型在长时间跨度内的推理能力提供了全面评估框架。未来研究方向包括提升模型在长视频中的时间感知能力、优化计算效率以及探索更精细的跨事件推理方法，以应对长视频理解中的噪声、冗余和计算资源限制等挑战。

相关研究论文

• HLV-1K: A Large-scale Hour-Long Video Benchmark for Time-Specific Long Video Understanding

  抖音、南洋理工大学、西南交通大学、大湾区大学、深圳大学 · 2025年