HLV-1K: A Large-scale Hour-Long Video Benchmark for Time-Specific Long Video Understanding
作者: Heqing Zou, Tianze Luo, Guiyang Xie, Victor Xiao Jie Zhang, Fengmao Lv, Guangcong Wang, Junyang Chen, Zhuochen Wang, Hansheng Zhang, Huaijian Zhang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-01-03 (更新: 2025-05-13)
备注: Accepted to ICME 2025
💡 一句话要点
构建大规模小时级视频基准HLV-1K，促进时间感知长视频理解研究。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 时间感知 大规模数据集 视频问答 多层次标注
📋 核心要点
- 现有的长视频理解研究面临长期视频分析的挑战，缺乏高效的大模型方法和大规模基准数据集。
- HLV-1K数据集通过提供大量带时间感知标注的小时级视频，为长视频理解模型提供了一个评估和训练平台。
- 通过在HLV-1K上评估现有方法，验证了该基准测试长视频理解能力，并促进未来长视频理解任务的研究。
📝 摘要（中文）
本文构建了一个大规模的小时级长视频基准数据集HLV-1K，旨在评估长视频理解模型。HLV-1K包含1009个时长超过一小时的视频，并带有14847个高质量的问答（QA）和多项选择问答（MCQA）对，这些问答对具有时间感知的查询和多样化的标注，覆盖了帧级别、事件内级别、跨事件级别和长期推理任务。通过使用现有的最先进方法对该基准进行评估，验证了其在不同级别和各种任务中测试深度长视频理解能力的价值。该数据集旨在促进未来在细粒度层面的长视频理解任务，例如对长直播视频、会议记录和电影的深度理解。
🔬 方法详解
问题定义：现有长视频理解研究面临的主要痛点是缺乏大规模、高质量的基准数据集，难以有效评估和提升模型在长时间跨度上的理解能力，尤其是在时间感知和多层次推理方面。现有方法在处理小时级视频时，计算效率低下，难以捕捉视频中的长期依赖关系和复杂事件间的关联。
核心思路：HLV-1K的核心思路是构建一个包含大量小时级视频，并带有丰富时间感知标注的数据集。通过提供帧级别、事件内级别、跨事件级别和长期推理任务的问答对，全面评估模型在不同粒度上的理解能力。这种设计旨在推动模型学习视频中的时间动态和事件间的复杂关系。
技术框架：HLV-1K数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 视频收集：收集大量时长超过一小时的视频。2) 标注设计：设计包含时间感知查询和多样化标注的问答对，覆盖不同层次的理解任务。3) 数据标注：人工标注视频，生成高质量的问答对。4) 数据验证：对标注数据进行验证，确保数据质量。
关键创新：HLV-1K最重要的技术创新点在于其大规模和时间感知的标注设计。与现有数据集相比，HLV-1K提供了更长时间跨度的视频和更丰富的标注信息，能够更全面地评估模型在长期视频理解方面的能力。此外，HLV-1K的多层次标注设计，能够促进模型学习不同粒度上的视频内容。
关键设计：HLV-1K的关键设计包括：1) 视频时长：所有视频时长均超过一小时，以测试模型的长期理解能力。2) 标注类型：包含问答（QA）和多项选择问答（MCQA）两种类型，以适应不同的评估需求。3) 时间感知查询：所有查询都包含时间信息，以测试模型的时间感知能力。4) 标注层次：标注覆盖帧级别、事件内级别、跨事件级别和长期推理任务，以全面评估模型的理解能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在HLV-1K上评估现有的最先进方法，证明了该基准测试长视频理解能力的有效性。具体而言，实验结果表明，现有模型在处理小时级视频时，性能显著下降，尤其是在跨事件推理和长期依赖关系建模方面。这突显了HLV-1K在推动长视频理解研究方面的重要价值。
🎯 应用场景
HLV-1K数据集的应用场景广泛，包括长直播视频理解、会议记录分析、电影内容理解等。该数据集能够促进相关领域的研究，例如开发更智能的视频摘要生成、视频内容检索和视频问答系统。未来，基于HLV-1K的研究成果有望应用于智能监控、在线教育和娱乐等领域，提升用户体验和工作效率。
📄 摘要（原文）
Multimodal large language models have become a popular topic in deep visual understanding due to many promising real-world applications. However, hour-long video understanding, spanning over one hour and containing tens of thousands of visual frames, remains under-explored because of 1) challenging long-term video analyses, 2) inefficient large-model approaches, and 3) lack of large-scale benchmark datasets. Among them, in this paper, we focus on building a large-scale hour-long long video benchmark, HLV-1K, designed to evaluate long video understanding models. HLV-1K comprises 1009 hour-long videos with 14,847 high-quality question answering (QA) and multi-choice question asnwering (MCQA) pairs with time-aware query and diverse annotations, covering frame-level, within-event-level, cross-event-level, and long-term reasoning tasks. We evaluate our benchmark using existing state-of-the-art methods and demonstrate its value for testing deep long video understanding capabilities at different levels and for various tasks. This includes promoting future long video understanding tasks at a granular level, such as deep understanding of long live videos, meeting recordings, and movies.