論文の概要: Pinpointing Trigger Moment for Grounded Video QA: Enhancing Spatio-temporal Grounding in Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02182v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 01:50:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.773088
• Title: Pinpointing Trigger Moment for Grounded Video QA: Enhancing Spatio-temporal Grounding in Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: グラウンドドビデオQAのためのピンポイントトリガーモーメント:マルチモーダル大言語モデルにおける時空間グラウンドの強化
• Authors: Jinhwan Seo, Yoonki Cho, Junhyug Noh, Sung-eui Yoon,
• Abstract要約: ICCV 2025知覚テストチャレンジにおけるGVQAタスクに対処するためのフレームワークを提案する。 GVQAタスクは、ビデオコンテンツを複雑に推論し、結果の答えを視覚的にグラウンド化し、参照対象を時間的に追跡できる堅牢なマルチモーダルモデルを要求する。 HOTAスコア0.4968を達成し、GVQAタスクにおける前年の0.2704よりも大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.905799883895757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this technical report, we introduce a framework to address Grounded Video Question Answering (GVQA) task for the ICCV 2025 Perception Test Challenge. The GVQA task demands robust multimodal models capable of complex reasoning over video content, grounding the resulting answers visually, and tracking the referenced objects temporally. To achieve this capability, our proposed approach decomposes the GVQA task into a three-stage pipeline: (1) Video Reasoning \& QA, (2) Spatio-temporal Grounding and (3) Tracking. Our key contribution is the introduction of a trigger moment, derived from our proposed CORTEX prompt, which pinpoints the single most visible frame of a target object to serve as a robust anchor for grounding and tracking. To this end, we achieve the HOTA score of 0.4968, which marks a significant improvement over the previous year's winning score of 0.2704 on GVQA task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ICCV 2025知覚テストチャレンジにおけるGVQAタスクに対処する枠組みを紹介する。 GVQAタスクは、ビデオコンテンツを複雑に推論し、結果の答えを視覚的にグラウンド化し、参照対象を時間的に追跡できる堅牢なマルチモーダルモデルを要求する。 提案手法は,GVQAタスクを3段階のパイプラインに分解する。 我々の重要な貢献は、提案したCORTEXプロンプトから引き起こされたトリガーモーメントの導入である。 この結果, HOTAスコア0.4968を達成し, GVQAタスクにおける前年の0.2704よりも大幅に向上した。

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