論文の概要: LvBench: A Benchmark for Long-form Video Understanding with Versatile Multi-modal Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04817v2
- Date: Mon, 01 Sep 2025 05:09:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-03 20:08:26.085188
- Title: LvBench: A Benchmark for Long-form Video Understanding with Versatile Multi-modal Question Answering
- Title（参考訳）: LvBench:Versatile Multi-modal Question Answeringによる長文ビデオ理解のためのベンチマーク
- Authors: Hongjie Zhang, Lu Dong, Yi Liu, Yifei Huang, Yali Wang, Limin Wang, Yu Qiao,
- Abstract要約: LvBenchは多目的なマルチモーダル質問応答のための長文ビデオ理解ベンチマークである。
ビデオは70秒から4時間で、シングルシーン、マルチシーン、フルシーンのコンテキストをカバーしています。
本データセットは、慎重に選択された100本の映画から得られた20,061組の質問応答対からなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.68215536040896
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite remarkable recent progress, existing long-form VideoQA datasets fall short of meeting the criteria for genuine long-form video understanding. This is primarily due to the use of short videos for question curation, and the reliance on limited-length sub-clips as clues to answer those questions. Meanwhile, previous datasets have limited focus on question type and modality. To remedy this, we introduce LvBench, a Long-form video understanding benchmark for versatile multi-modal question-answering. Our LvBench stands out from existing long-form VideoQA datasets through three key characteristics: 1) Extended temporal durations: We consider videos ranging from 70 seconds to 4 hours, covering single-scene, multi-scene, and full-scene contexts. This design accounts for both video and clue lengths, capturing diverse contextual dynamics. 2) Diverse question types and modalities: LvBench introduces six distinct question types that evaluate various perceptual and cognitive capabilities, utilizing both video frames and subtitles. 3) High-quality annotations: We employ rigorous manual labeling by human annotators. Our dataset comprises 20,061 question-answer pairs sourced from 100 carefully selected movies across diverse genres, annotated collaboratively by multiple individuals. Analysis involving various baselines reveals a consistent trend: the performance of all existing methods significantly deteriorates when video and clue length increases. We expect LvBench to serve as a valuable resource for future works on long-form video understanding.
- Abstract（参考訳）: 最近の顕著な進歩にもかかわらず、既存のロングフォームビデオQAデータセットは真のロングフォームビデオ理解の基準を満たしていない。
これは主に、質問キュレーションのための短いビデオの使用と、これらの質問に答える手がかりとして、限られた長さのサブクリップに依存しているためである。
一方、以前のデータセットは質問の種類とモダリティに限定している。
そこで我々はLvBenchを紹介した。LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBe nch,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench,LvBench
我々のLvBenchは、以下の3つの重要な特徴を通して、既存の長文ビデオQAデータセットから際立っている。
1)時間長の延長:70秒から4時間までの映像を,単シーン,複数シーン,フルシーンのコンテキストを対象とする。
このデザインは、ビデオ長と手がかり長の両方を考慮し、多様なコンテキストダイナミクスをキャプチャする。
2)多様な質問タイプとモダリティ:LvBenchはビデオフレームとサブタイトルの両方を利用して,様々な知覚的・認知的能力を評価する6つの異なる質問タイプを導入している。
3) 高品質アノテーション: 人間のアノテーションによる厳密な手によるラベル付け。
本データセットは,多種多様なジャンルにまたがって慎重に選択された100本の映画から抽出した20,061本の質問応答対からなる。
全ての既存手法の性能はビデオや手がかりの長さが大きくなると著しく低下する。
LvBenchは今後、ビデオの長期的な理解のための貴重なリソースになるだろう。
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