H2VU-Benchmark: A Comprehensive Benchmark for Hierarchical Holistic Video Understanding

📄 arXiv: 2503.24008v2 📥 PDF

作者: Qi Wu, Quanlong Zheng, Yanhao Zhang, Junlin Xie, Jinguo Luo, Kuo Wang, Peng Liu, Qingsong Xie, Ru Zhen, Zhenyu Yang, Haonan Lu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-31 (更新: 2025-05-27)

💡 一句话要点

提出H2VU基准，用于全面评估分层整体视频理解能力，尤其针对长视频和在线流媒体。

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

关键词: 视频理解 多模态学习 长视频 流媒体视频 基准测试 反常识推理 轨迹跟踪

📋 核心要点

  1. 现有视频理解基准在覆盖范围、任务多样性和场景适应性方面存在不足，难以准确评估模型的全面理解能力。
  2. H2VU基准通过扩展视频时长、引入反常识理解和轨迹状态跟踪等任务，以及丰富第一人称流媒体视频数据来解决上述问题。
  3. 实验结果表明，现有的多模态大型语言模型在H2VU基准上仍有很大的提升空间，为未来的研究提供了方向。

📝 摘要（中文）

随着多模态模型的快速发展，评估视频理解能力的需求日益增长。然而，现有的视频理解评估基准在覆盖范围、任务多样性和场景适应性方面存在显著局限性，阻碍了对模型全面视频理解能力的准确评估。为了解决这一挑战，我们提出了一个分层和整体视频理解（H2VU）基准，旨在评估通用视频和在线流媒体视频的理解能力。该基准具有三个关键特征：扩展的视频时长，涵盖从3秒短片到1.5小时完整录像的视频，弥补了现有基准中的时间跨度差距；全面的评估任务，除了传统的感知和推理任务外，还引入了反常识理解和轨迹状态跟踪模块，测试模型超越先验知识的深度理解能力；丰富了视频数据，扩展了第一人称流媒体视频数据集，探索多模态模型在理解第一人称视角流媒体视频方面的性能。H2VU的广泛结果表明，现有的多模态大型语言模型（MLLM）在我们新提出的评估任务中具有巨大的改进潜力。我们期望H2VU通过对MLLM进行全面和深入的分析，促进视频理解研究的进步。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频理解基准主要集中在短视频，缺乏对长视频和在线流媒体视频的全面评估。此外，评估任务也较为单一，主要集中在感知和推理，缺乏对反常识理解和轨迹状态跟踪等高级理解能力的考察。现有方法难以有效评估模型在复杂场景下的视频理解能力。

核心思路：H2VU基准的核心思路是通过构建一个分层和整体的视频理解评估体系，从视频时长、任务类型和数据来源三个方面扩展评估范围。通过引入长视频、在线流媒体视频、反常识理解和轨迹状态跟踪等元素，更全面地评估模型的视频理解能力。

技术框架：H2VU基准包含以下几个主要组成部分： 1. 视频数据：包含短视频、长视频和第一人称流媒体视频，覆盖不同的视频时长和视角。 2. 评估任务：包含传统的感知和推理任务，以及反常识理解和轨迹状态跟踪任务，评估模型的不同层次的理解能力。 3. 评估指标：采用多种评估指标，包括准确率、召回率、F1值等，全面评估模型的性能。 整体流程是，给定一个视频，模型需要完成一系列评估任务，然后根据评估指标计算模型的性能得分。

关键创新：H2VU基准的关键创新在于其全面性和层次性。它不仅考虑了视频的时长和视角，还考虑了任务的类型和难度。通过引入反常识理解和轨迹状态跟踪等任务，H2VU基准能够更深入地评估模型的视频理解能力。与现有方法相比，H2VU基准能够更准确地反映模型在实际应用中的性能。

关键设计：H2VU基准在视频数据方面，收集了大量的长视频和第一人称流媒体视频，并对视频进行了标注。在评估任务方面，设计了多种反常识理解和轨迹状态跟踪任务，并制定了相应的评估指标。在模型训练方面，可以使用各种多模态大型语言模型，并采用不同的训练策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

H2VU基准的实验结果表明，现有的多模态大型语言模型在反常识理解和轨迹状态跟踪等任务上表现不佳，表明这些模型在深度视频理解方面仍有很大的提升空间。此外，实验还发现，长视频和流媒体视频对模型的理解能力提出了更高的要求，需要进一步研究更有效的模型和算法。

🎯 应用场景

H2VU基准可广泛应用于视频监控、智能家居、自动驾驶、机器人等领域。通过评估和提升模型在长视频和流媒体视频中的理解能力，可以提高这些应用场景的智能化水平。例如，在视频监控中，可以利用H2VU基准评估模型的异常行为检测能力；在智能家居中，可以评估模型对用户指令的理解能力。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of multimodal models, the demand for assessing video understanding capabilities has been steadily increasing. However, existing benchmarks for evaluating video understanding exhibit significant limitations in coverage, task diversity, and scene adaptability. These shortcomings hinder the accurate assessment of models' comprehensive video understanding capabilities. To tackle this challenge, we propose a hierarchical and holistic video understanding (H2VU) benchmark designed to evaluate both general video and online streaming video comprehension. This benchmark contributes three key features: Extended video duration: Spanning videos from brief 3-second clips to comprehensive 1.5-hour recordings, thereby bridging the temporal gaps found in current benchmarks. Comprehensive assessment tasks: Beyond traditional perceptual and reasoning tasks, we have introduced modules for countercommonsense comprehension and trajectory state tracking. These additions test the models' deep understanding capabilities beyond mere prior knowledge. Enriched video data: To keep pace with the rapid evolution of current AI agents, we have expanded first-person streaming video datasets. This expansion allows for the exploration of multimodal models' performance in understanding streaming videos from a first-person perspective. Extensive results from H2VU reveal that existing multimodal large language models (MLLMs) possess substantial potential for improvement in our newly proposed evaluation tasks. We expect that H2VU will facilitate advancements in video understanding research by offering a comprehensive and in-depth analysis of MLLMs.