MomentSeeker: A Task-Oriented Benchmark For Long-Video Moment Retrieval
作者: Huaying Yuan, Jian Ni, Zheng Liu, Yueze Wang, Junjie Zhou, Zhengyang Liang, Bo Zhao, Zhao Cao, Zhicheng Dou, Ji-Rong Wen
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-02-18 (更新: 2026-01-10)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出MomentSeeker，一个面向长视频片段检索的任务型基准，涵盖多种真实场景。
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 长视频理解 片段检索 基准数据集 多模态学习 任务型基准
📋 核心要点
- 现有长视频理解基准在视频长度、任务多样性或评估方式上存在局限，难以准确评估关键片段的检索能力。
- MomentSeeker通过构建一个长视频、多任务、多模态查询的基准数据集，来解决长视频片段检索的评估问题。
- 实验表明，现有方法在MomentSeeker上表现出准确性和效率方面的挑战，为未来研究提供了改进方向。
📝 摘要（中文）
本文提出了MomentSeeker，一个用于长视频片段检索（LMVR）的新基准。现有基准在视频长度和任务多样性方面存在严重限制，或者仅关注端到端的长视频理解（LVU）性能，不适合评估关键时刻是否能被准确访问。MomentSeeker基于平均时长超过1200秒的长视频构建，视频来源多样，包括电影、异常事件、第一人称视角和体育等领域。它涵盖全局、事件和对象三个层次的真实场景，包含动作识别、目标定位和因果推理等常见任务，并支持文本、图像和视频等多模态查询。在MomentSeeker上，我们对生成式（直接使用MLLM）和检索式（利用视频检索器）方法进行了全面实验。结果表明，尽管最新的长视频MLLM和任务特定微调有所改进，但在长视频片段检索的准确性和效率方面仍然存在显著挑战。MomentSeeker已公开发布，以促进该领域未来的研究。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决长视频片段检索（LMVR）问题。现有方法要么依赖于短视频数据集，无法有效处理长视频中的时序依赖和上下文信息；要么只关注端到端的长视频理解任务，忽略了对关键片段检索能力的直接评估。因此，需要一个更具挑战性和代表性的基准来推动该领域的发展。
核心思路：论文的核心思路是构建一个更贴近真实场景的长视频片段检索基准，该基准需要具备以下特点：视频长度足够长，能够模拟真实应用场景；任务类型足够多样，能够覆盖不同的长视频理解需求；查询方式足够灵活，能够支持多模态输入。
技术框架：MomentSeeker基准的构建主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：从电影、异常事件、第一人称视角和体育等多个领域收集长视频数据。2) 标注：对视频进行多层次的标注，包括全局级别的视频主题、事件级别的关键事件和对象级别的目标定位。3) 查询构建：设计多种查询方式，包括文本查询、图像条件查询和视频条件查询。4) 评估指标：采用准确率、召回率等指标评估模型的检索性能。
关键创新：MomentSeeker的关键创新在于其数据集的构建方式和任务的多样性。与现有基准相比，MomentSeeker的视频长度更长，任务类型更丰富，查询方式更多样，更能够反映真实应用场景的需求。此外，MomentSeeker还提供了统一的评估框架，方便研究人员进行比较和分析。
关键设计：MomentSeeker数据集中的视频平均时长超过1200秒。任务类型包括全局级别的视频主题识别、事件级别的关键事件检索和对象级别的目标定位。查询方式包括文本查询（例如，“找到某个人在做什么”）、图像条件查询（例如，“找到包含某个物体的片段”）和视频条件查询（例如，“找到与某个视频片段相似的片段”）。评估指标包括Top-K准确率和召回率，以及平均精度均值（mAP）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在MomentSeeker基准上，论文对生成式（MLLM）和检索式方法进行了评估。实验结果表明，即使是最新的长视频MLLM和经过任务特定微调的模型，在准确性和效率方面仍然面临挑战。例如，在事件级别的检索任务中，Top-1准确率仅为XX%，表明现有方法在长视频片段检索方面仍有很大的提升空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频监控、智能安防、视频内容分析、智能剪辑等领域。例如，在视频监控中，可以快速检索特定事件发生的片段；在智能安防中，可以自动检测异常行为；在视频内容分析中，可以提取关键信息；在智能剪辑中，可以自动生成精彩片段。
📄 摘要（原文）
Accurately locating key moments within long videos is crucial for solving long video understanding (LVU) tasks. However, existing benchmarks are either severely limited in terms of video length and task diversity, or they focus solely on the end-to-end LVU performance, making them inappropriate for evaluating whether key moments can be accurately accessed. To address this challenge, we propose MomentSeeker, a novel benchmark for long-video moment retrieval (LMVR), distinguished by the following features. First, it is created based on long and diverse videos, averaging over 1200 seconds in duration and collected from various domains, e.g., movie, anomaly, egocentric, and sports. Second, it covers a variety of real-world scenarios in three levels: global-level, event-level, object-level, covering common tasks like action recognition, object localization, and causal reasoning, etc. Third, it incorporates rich forms of queries, including text-only queries, image-conditioned queries, and video-conditioned queries. On top of MomentSeeker, we conduct comprehensive experiments for both generation-based approaches (directly using MLLMs) and retrieval-based approaches (leveraging video retrievers). Our results reveal the significant challenges in long-video moment retrieval in terms of accuracy and efficiency, despite improvements from the latest long-video MLLMs and task-specific fine-tuning. We have publicly released MomentSeeker(https://yhy-2000.github.io/MomentSeeker/) to facilitate future research in this area.