論文の概要: CaC: Advancing Video Reward Models via Hierarchical Spatiotemporal Concentrating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11723v1
• Date: Tue, 12 May 2026 08:08:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.695612
• Title: CaC: Advancing Video Reward Models via Hierarchical Spatiotemporal Concentrating
• Title（参考訳）: CaC:階層的時空間集中によるビデオリワードモデルの改善
• Abstract要約: 本稿では,ビジョンランゲージモデルに基づく粗大な異常報酬モデルである集中と集中(CaC)を提案する。 フレーム単位のバウンディングボックスアノテーション,時間的異常ウィンドウ,微粒な属性ラベルを備えた,最初の大規模ビデオ異常データセットを構築した。 実験では、CaCは微妙な異常に安定して集中することができ、微細な異常ベンチマークの精度が25.7%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.94171749437024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose Concentrate and Concentrate (CaC), a coarse-to-fine anomaly reward model based on Vision-Language Models. During inference, it first conducts a global temporal scan to anchor anomalous time windows, then performs fine-grained spatial grounding within the localized interval, and finally derives robust judgments via structured spatiotemporal Chain-of-Thought reasoning. To equip the model with these capabilities, we construct the first large-scale generated video anomaly dataset with per-frame bounding-box annotations, temporal anomaly windows, and fine-grained attribution labels. Building on this dataset, we design a three-stage progressive training paradigm. The model initially learns spatial and temporal anchoring through single- and multi-frame supervised fine-tuning, and then is optimized by a reinforcement learning strategy based on two-turn Group Relative Policy Optimization (GRPO). Beyond conventional accuracy rewards, we introduce Temporal and Spatial IoU rewards to supervise the intermediate localization process, effectively guiding the model toward more grounded and interpretable spatiotemporal reasoning. Extensive experiments demonstrate that CaC can stably concentrate on subtle anomalies, achieving a 25.7% accuracy improvement on fine-grained anomaly benchmarks and, when used as a reward signal, CaC reduces generated-video anomalies by 11.7% while improving overall video quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚言語モデルに基づく粗大な異常報酬モデルである集中と集中(CaC)を提案する。 推論中、まずグローバルな時間走査を行い、異常な時間窓を固定し、その後、局所的な間隔できめ細かい空間的接地を行い、最後に、構造化された時空間連鎖推論によって堅牢な判断を導出する。 モデルにこれらの機能を持たせるために,フレーム単位のバウンディングボックスアノテーション,時間的異常ウィンドウ,微粒な属性ラベルを備えた,最初の大規模ビデオ異常データセットを構築した。 このデータセットに基づいて、3段階のプログレッシブトレーニングパラダイムを設計する。 モデルは最初,単一フレームおよび複数フレームの微調整によって空間的および時間的アンカリングを学習し,その後,2ターングループ相対ポリシー最適化(GRPO)に基づく強化学習戦略によって最適化される。 従来の精度報酬以外にも,時間的および空間的IoU報酬を導入して,中間的局所化プロセスを監督し,より基底的で解釈可能な時空間推論に向けてモデルを効果的に導く。 大規模な実験では、CaCは微妙な異常に安定して集中でき、微細な異常ベンチマークの精度が25.7%向上し、報酬信号として使われると、生成されたビデオ異常を11.7%削減し、全体的なビデオ品質を改善している。

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