V2P-Bench: Evaluating Video-Language Understanding with Visual Prompts for Better Human-Model Interaction

📄 arXiv: 2503.17736v1 📥 PDF

作者: Yiming Zhao, Yu Zeng, Yukun Qi, YaoYang Liu, Lin Chen, Zehui Chen, Xikun Bao, Jie Zhao, Feng Zhao

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-03-22

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

V2P-Bench：提出视频视觉提示基准，提升人机交互中视频理解能力

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

关键词: 视频理解 视觉提示 人机交互 多模态学习 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有视频理解基准依赖文本提示，缺乏精确的时空参考，降低人机交互效率。
  2. 提出V2P-Bench，利用视觉提示评估LVLMs在多模态人机交互中的视频理解能力。
  3. 实验表明，即使是GPT-4o和Gemini-1.5-Pro等先进模型在V2P-Bench上的表现也远低于人类专家。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型（LVLMs）在视频理解领域取得了显著进展。然而，目前的基准测试普遍依赖文本提示进行评估，这通常需要复杂的指代语言，并且难以提供精确的空间和时间参考，从而降低了人机交互的体验和效率。为了解决这一局限性，我们提出了视频视觉提示基准（V2P-Bench），这是一个专门用于评估LVLMs在多模态人机交互场景下视频理解能力的综合基准。V2P-Bench包含980个独特的视频和1,172个问答对，涵盖5个主要任务和12个维度，促进了与人类认知对齐的实例级细粒度理解。基准测试结果表明，即使是最强大的模型在V2P-Bench上的表现也很差（GPT-4o为65.4%，Gemini-1.5-Pro为67.9%），远低于人类专家的88.3%，突显了当前LVLMs在理解视频视觉提示方面的不足。我们希望V2P-Bench能够为推进多模态人机交互和视频理解评估奠定基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频理解评估方法主要依赖文本提示，这要求用户使用复杂的语言来描述视频内容，并且难以精确地指定视频中的空间和时间位置。这种方式限制了人机交互的效率和自然性，无法充分发挥LVLMs的潜力。因此，需要一种更直观、更精确的评估方法来衡量LVLMs的视频理解能力。

核心思路：V2P-Bench的核心思路是利用视觉提示（Visual Prompts）来引导LVLMs理解视频内容。视觉提示可以是视频中的特定区域、对象或事件，通过这些视觉信息，LVLMs可以更准确地理解用户的意图，并给出相应的回答。这种方式更符合人类的认知习惯，能够提高人机交互的效率和自然性。

技术框架：V2P-Bench包含一个包含980个独特视频和1,172个问答对的数据集。这些视频涵盖了5个主要任务和12个维度，旨在全面评估LVLMs的视频理解能力。评估流程包括：1）向LVLM输入视频和视觉提示；2）LVLM根据视频和提示生成答案；3）将LVLM生成的答案与人工标注的答案进行比较，计算评估指标。

关键创新：V2P-Bench的关键创新在于引入了视觉提示作为评估LVLMs视频理解能力的方式。与传统的文本提示相比，视觉提示更加直观、精确，能够更好地反映人类的认知方式。此外，V2P-Bench还设计了多个任务和维度，旨在全面评估LVLMs在不同场景下的视频理解能力。

关键设计：V2P-Bench的数据集包含了多种类型的视觉提示，例如：边界框、分割掩码、关键点等。这些视觉提示可以用来指定视频中的特定区域、对象或事件。此外，V2P-Bench还设计了多种类型的问答对，例如：描述性问题、推理问题、计数问题等。这些问答对旨在评估LVLMs在不同方面的视频理解能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是GPT-4o和Gemini-1.5-Pro等最先进的LVLMs在V2P-Bench上的表现也远低于人类专家（分别为65.4%和67.9%，而人类专家为88.3%）。这表明当前LVLMs在理解视频视觉提示方面仍存在很大的提升空间。V2P-Bench的发布将有助于研究人员更好地评估和改进LVLMs的视频理解能力。

🎯 应用场景

V2P-Bench的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、视频编辑、教育娱乐等。通过提高LVLMs的视频理解能力，可以实现更智能、更高效的人机交互。例如，在智能监控中，可以通过视觉提示让LVLM关注特定区域，从而快速检测异常事件。在自动驾驶中，可以通过视觉提示让LVLM识别交通标志，从而提高驾驶安全性。V2P-Bench有望推动多模态人机交互和视频理解技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have made significant progress in the field of video understanding recently. However, current benchmarks uniformly lean on text prompts for evaluation, which often necessitate complex referential language and fail to provide precise spatial and temporal references. This limitation diminishes the experience and efficiency of human-model interaction. To address this limitation, we propose the Video Visual Prompt Benchmark(V2P-Bench), a comprehensive benchmark specifically designed to evaluate LVLMs' video understanding capabilities in multimodal human-model interaction scenarios. V2P-Bench includes 980 unique videos and 1,172 QA pairs, covering 5 main tasks and 12 dimensions, facilitating instance-level fine-grained understanding aligned with human cognition. Benchmarking results reveal that even the most powerful models perform poorly on V2P-Bench (65.4% for GPT-4o and 67.9% for Gemini-1.5-Pro), significantly lower than the human experts' 88.3%, highlighting the current shortcomings of LVLMs in understanding video visual prompts. We hope V2P-Bench will serve as a foundation for advancing multimodal human-model interaction and video understanding evaluation. Project page: https://github.com/gaotiexinqu/V2P-Bench.