論文の概要: TimeProVe: Propose, then Verify for Efficient Long Video Temporal Reasoning in Activities of Daily Living
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20561v1
- Date: Thu, 18 Jun 2026 17:59:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-19 18:23:40.056338
- Title: TimeProVe: Propose, then Verify for Efficient Long Video Temporal Reasoning in Activities of Daily Living
- Title（参考訳）: TimeProVe: 日常生活活動における高能率ビデオ時間推論のための提案と検証
- Authors: Arkaprava Sinha, Dominick Reilly, Siddharth Krishnan, Hieu Le, Srijan Das,
- Abstract要約: 長いビデオの時間的根拠に基づく推論のための費用効率のよいフレームワークであるTimeProVeを紹介する。
TimeProVeは、まず軽量モジュールを使用してアクショングラウンドの回答-エビデンス仮説を生成する。
私たちのフレームワークの中核はAction-based Candidate Evidence (ACE)モジュールにあります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.90849009713782
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Long Video Question Answering (LVQA) requires identifying sparse, query-relevant evidence within hours-long untrimmed videos. Existing approaches either process videos densely with large vision-language models (VLMs), incurring prohibitive computational cost, or rely on sparse caption-based reasoning, which often misses temporally localized and motion-centric evidence. We introduce TimeProVe, a cost-efficient hybrid framework for temporally grounded reasoning in long videos. TimeProVe first employs lightweight modules to generate action-grounded answer--evidence hypotheses and subsequently invokes an expensive VLM only for targeted verification. The core of our framework lies in the Action-based Candidate Evidence (ACE) module, which converts temporally localized actions into query-conditioned candidate answers and supporting evidence windows through lightweight LLM reasoning. We further introduce OpenTSUBench (OTB), an open-ended benchmark designed to evaluate temporally grounded reasoning in real-world Activities of Daily Living (ADL) scenarios. Experiments show that TimeProVe outperforms the strongest baseline on OTB by 7.3%, while reducing VLM calls by 75% and inference cost by 93%. Furthermore, without explicit temporal grounding training, TimeProVe achieves competitive performance on Charades-STA, and reaches state-of-the-art results when enhanced with grounding VLMs.
- Abstract（参考訳）: Long Video Question Answering (LVQA) は、何時間も経たないビデオの中で、スパースでクエリ関連のある証拠を特定する必要がある。
既存のアプローチでは、ビデオが大きな視覚言語モデル(VLM)で密に処理されるか、禁止的な計算コストが生じるか、あるいはスパースキャプションベースの推論に依存している。
長いビデオの時間的根拠に基づく推論のための,コスト効率のよいハイブリッドフレームワークであるTimeProVeを紹介する。
TimeProVeはまず軽量モジュールを使用してアクショングラウンドの回答-エビデンス仮説を生成し、次にターゲット検証のみに高価なVLMを起動する。
このモジュールは、時間的局所化されたアクションをクエリ条件の候補回答に変換し、軽量なLCM推論を通じてエビデンスウィンドウをサポートする。
さらに,リアルタイム生活活動(ADL)シナリオにおける時間的根拠に基づく推論を評価するために設計された,オープンエンドベンチマークであるOpentsuBench(OTB)についても紹介する。
実験によると、TimeProVeはTBのベースラインを7.3%、VLMコールを75%、推論コストを93%上回っている。
さらに, 時間的接地訓練を伴わないTimeProVeは, チャラデス-STAの競争性能を達成し, 接地VLMの強化による最先端化を実現している。
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