ReasVQA: Advancing VideoQA with Imperfect Reasoning Process
作者: Jianxin Liang, Xiaojun Meng, Huishuai Zhang, Yueqian Wang, Jiansheng Wei, Dongyan Zhao
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2025-01-23
备注: Accepted to main conference at NAACL 2025; 8 pages;
💡 一句话要点
ReasVQA：利用不完善推理过程提升视频问答性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频问答 多模态学习 推理增强 大型语言模型 多任务学习
📋 核心要点
- 现有VideoQA模型难以有效利用视频中的复杂时序关系和视觉信息进行推理，导致回答准确率不高。
- ReasVQA利用MLLM生成推理过程，并通过过滤提炼保证数据质量，再以多任务学习方式指导VideoQA模型。
- 实验结果表明，ReasVQA在NExT-QA、STAR和IntentQA等基准测试中均取得了显著的性能提升，达到新的SOTA。
📝 摘要（中文）
视频问答(VideoQA)是一项具有挑战性的任务，它需要理解视频中复杂的视觉和时间关系，才能准确回答问题。本文提出了一种新的方法 extbf{ReasVQA}(推理增强的视频问答)，该方法利用多模态大型语言模型(MLLM)生成的推理过程来提高VideoQA模型的性能。我们的方法包括三个阶段：推理生成、推理提炼和从推理中学习。首先，我们使用额外的MLLM生成详细的推理过程，然后通过过滤步骤提炼它们，以确保数据质量。最后，我们使用可能不完善的推理数据，通过多任务学习来指导VideoQA模型，使其能够根据给定的视频解释和回答问题。我们在三个流行的基准上评估了ReasVQA，我们的结果建立了新的最先进的性能，在NExT-QA上提高了+2.9，在STAR上提高了+7.3，在IntentQA上提高了+5.9。我们的研究结果证明了将推理过程集成到VideoQA中的监督优势。进一步的研究验证了我们方法的每个组成部分，以及不同的骨干网络和MLLM，并再次强调了这种简单但有效的方法的优势。我们通过利用先进的推理技术来增强VideoQA性能，为该研究领域树立了新的基准。
🔬 方法详解
问题定义：VideoQA任务需要模型理解视频内容并回答相关问题，现有方法在处理复杂视觉和时间关系时存在不足，推理能力有限，导致答案准确性不高。此外，缺乏高质量的推理过程数据来指导模型学习也是一个痛点。
核心思路：ReasVQA的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）生成视频问答的推理过程，并将这些推理过程作为监督信号，通过多任务学习的方式来提升VideoQA模型的性能。通过引入外部知识和推理链，增强模型对视频内容的理解和推理能力。
技术框架：ReasVQA包含三个主要阶段：1) 推理生成：使用MLLM生成详细的推理过程，解释如何从视频内容推导出答案。2) 推理提炼：通过过滤步骤，去除低质量或不相关的推理过程，确保数据的有效性。3) 从推理中学习：利用生成的推理数据，通过多任务学习来指导VideoQA模型，使其学习如何根据视频内容进行推理和回答问题。VideoQA模型和推理过程生成模型是两个独立训练的部分，通过多任务学习进行知识迁移。
关键创新：ReasVQA的关键创新在于利用MLLM生成推理过程，并将其作为监督信号来提升VideoQA模型的性能。与以往方法直接训练VideoQA模型不同，ReasVQA显式地引入了推理过程，使模型能够学习如何进行推理，从而提高答案的准确性。此外，推理提炼步骤保证了推理数据的质量，进一步提升了模型的性能。
关键设计：在推理生成阶段，使用了额外的MLLM来生成推理过程，具体使用的MLLM类型和参数设置未知。在推理提炼阶段，采用了过滤机制来筛选高质量的推理过程，具体的过滤规则未知。在多任务学习阶段，VideoQA模型的损失函数包括答案预测损失和推理过程预测损失，具体的损失函数形式和权重设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ReasVQA在三个基准数据集上取得了显著的性能提升：在NExT-QA上提高了+2.9，在STAR上提高了+7.3，在IntentQA上提高了+5.9。这些结果表明，通过引入推理过程作为监督信号，可以有效提升VideoQA模型的性能，并达到新的SOTA。进一步的实验验证了ReasVQA各个组成部分的有效性，以及其对不同骨干网络和MLLM的适应性。
🎯 应用场景
ReasVQA在视频内容理解领域具有广泛的应用前景，例如智能客服、视频搜索、教育视频分析等。通过提升视频问答的准确性和可靠性，可以为用户提供更智能、更便捷的视频内容交互体验。未来，该技术有望应用于更复杂的视频分析任务，例如视频事件检测、视频摘要生成等。
📄 摘要（原文）
Video Question Answering (VideoQA) is a challenging task that requires understanding complex visual and temporal relationships within videos to answer questions accurately. In this work, we introduce \textbf{ReasVQA} (Reasoning-enhanced Video Question Answering), a novel approach that leverages reasoning processes generated by Multimodal Large Language Models (MLLMs) to improve the performance of VideoQA models. Our approach consists of three phases: reasoning generation, reasoning refinement, and learning from reasoning. First, we generate detailed reasoning processes using additional MLLMs, and second refine them via a filtering step to ensure data quality. Finally, we use the reasoning data, which might be in an imperfect form, to guide the VideoQA model via multi-task learning, on how to interpret and answer questions based on a given video. We evaluate ReasVQA on three popular benchmarks, and our results establish new state-of-the-art performance with significant improvements of +2.9 on NExT-QA, +7.3 on STAR, and +5.9 on IntentQA. Our findings demonstrate the supervising benefits of integrating reasoning processes into VideoQA. Further studies validate each component of our method, also with different backbones and MLLMs, and again highlight the advantages of this simple but effective method. We offer a new perspective on enhancing VideoQA performance by utilizing advanced reasoning techniques, setting a new benchmark in this research field.