CaReBench: A Fine-Grained Benchmark for Video Captioning and Retrieval

📄 arXiv: 2501.00513v2 📥 PDF

作者: Yifan Xu, Xinhao Li, Yichun Yang, Desen Meng, Rui Huang, Limin Wang

分类: cs.CV, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-12-31 (更新: 2025-03-18)

💡 一句话要点

提出CaReBench基准测试，用于细粒度视频描述和检索，并评估视频语言模型的时空偏见。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频描述 视频检索 多模态学习 视频理解 基准测试 时空偏见 多模态语言模型

📋 核心要点

  1. 现有视频描述和检索基准缺乏细粒度，难以充分评估视频语言模型的视频理解能力。
  2. 提出CaReBench基准，包含高质量视频和详细人工标注，并提供时空注释，用于评估模型偏见。
  3. 设计基于多模态语言模型的基线，通过两阶段监督微调，在检索和描述任务上取得有竞争力的结果。

📝 摘要（中文）

视频理解，包括视频描述和检索，对于视频-语言模型(VLMs)来说仍然是一个巨大的挑战。现有的视频检索和描述基准测试只包含简短的描述，限制了它们对详细视频理解的评估能力。为了解决这个问题，我们提出了CaReBench，一个用于细粒度视频描述和检索的测试基准，包含1000个高质量的视频和人工标注的详细描述对。独特的是，它为每个视频提供了手动分离的空间注释和时间注释。基于这种设计，我们引入了两个评估指标，ReBias和CapST，分别专门为视频检索和视频描述任务定制。这些指标能够全面地研究VLMs中固有的空间和时间偏见。此外，为了在一个统一的框架中处理视频检索和视频描述任务，我们开发了一个基于多模态语言模型(MLLM)的简单基线。通过实现两阶段的监督微调(SFT)，我们充分释放了MLLM的潜力，使其不仅能够生成详细的视频描述，还能够提取视频特征。令人惊讶的是，实验结果表明，与为检索设计的基于CLIP的模型和擅长视频描述的流行的MLLM相比，我们的基线在细粒度视频检索和详细视频描述方面都表现出具有竞争力的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有视频描述和检索基准不够细粒度的问题，导致无法充分评估视频语言模型对视频内容的深入理解能力。现有方法通常依赖于短文本描述，难以捕捉视频中的复杂时空信息，并且缺乏对模型偏见的有效评估手段。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量、细粒度的视频描述和检索基准CaReBench，该基准包含详细的人工标注，并提供时空注释，从而能够更全面地评估视频语言模型的性能，并深入研究模型中存在的时空偏见。同时，论文还提出了一种基于多模态语言模型的统一框架，用于处理视频检索和描述任务。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 构建CaReBench基准，包括视频收集、人工标注（详细描述、空间和时间注释）；2) 设计评估指标ReBias和CapST，分别用于评估视频检索和描述任务中的时空偏见；3) 基于多模态语言模型（MLLM）构建统一的基线模型，用于处理视频检索和描述任务；4) 采用两阶段监督微调（SFT）策略，充分释放MLLM的潜力。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 构建了细粒度的视频描述和检索基准CaReBench，提供了高质量的人工标注和时空注释；2) 提出了评估指标ReBias和CapST，能够有效评估视频语言模型中的时空偏见；3) 提出了基于多模态语言模型的统一框架，能够同时处理视频检索和描述任务。

关键设计：在基线模型中，采用了两阶段监督微调（SFT）策略。第一阶段，使用视频描述数据对MLLM进行微调，使其能够生成详细的视频描述。第二阶段，使用视频检索数据对MLLM进行微调，使其能够提取视频特征，并进行视频检索。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于多模态语言模型的基线模型在CaReBench基准上取得了具有竞争力的性能，在细粒度视频检索和详细视频描述方面均优于或可媲美专门设计的CLIP模型和流行的MLLM。这验证了该基准的有效性和基线模型的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容理解、智能视频搜索、视频推荐系统、视频编辑和生成等领域。通过更细粒度的视频理解，可以提升视频检索的准确性和相关性，改善视频描述的质量，并为视频内容创作提供更智能化的工具。

📄 摘要（原文）

Video understanding, including video captioning and retrieval, is still a great challenge for video-language models (VLMs). The existing video retrieval and caption benchmarks only include short descriptions, limits their ability of detailed video understanding evaluation. To address this problem, we present CaReBench, a testing benchmark for fine-grained video captioning and retrieval with 1,000 high-quality pairs of videos and human-annotated detailed captions. Uniquely, it provides manually separated spatial annotations and temporal annotations for each video. Based on this design, we introduce two evaluation metrics, ReBias and CapST, specifically tailored for video retrieval and video captioning tasks, respectively. These metrics enable a comprehensive investigation into the spatial and temporal biases inherent in VLMs. In addition, to handle both video retrieval and video captioning tasks in a unified framework, we develop a simple baseline based on a Multimodal Language Model (MLLM). By implementing a two-stage Supervised Fine-Tuning (SFT), we fully unlock the potential of MLLM, enabling it not only to generate detailed video descriptions but also to extract video features. Surprisingly, experimental results demonstrate that, compared to the CLIP-based models designed for retrieval and the popular MLLMs skilled in video captioning, our baseline shows competitive performance in both fine-grained video retrieval and video detailed captioning.