VCR-Bench: A Comprehensive Evaluation Framework for Video Chain-of-Thought Reasoning

📄 arXiv: 2504.07956v1 📥 PDF

作者: Yukun Qi, Yiming Zhao, Yu Zeng, Xikun Bao, Wenxuan Huang, Lin Chen, Zehui Chen, Jie Zhao, Zhongang Qi, Feng Zhao

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-04-10

💡 一句话要点

VCR-Bench：用于视频思维链推理的综合评估框架

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

关键词: 视频理解 思维链推理 视觉-语言模型 基准测试 感知能力 推理能力 视频问答

📋 核心要点

  1. 现有视频基准测试无法有效评估LVLMs在视频理解中的推理过程，难以区分感知和推理能力的不足。
  2. VCR-Bench通过构建包含详细CoT推理标注的视频问答数据集，旨在全面评估LVLMs的视频推理能力。
  3. 实验结果表明，现有LVLMs在VCR-Bench上的表现远未达到理想水平，尤其是在感知能力方面存在明显瓶颈。

📝 摘要（中文）

思维链（CoT）推理的进步显著提升了大型语言模型（LLMs）和大型视觉-语言模型（LVLMs）的能力。然而，目前缺乏针对视频CoT推理的严格评估框架。现有的视频基准测试未能充分评估推理过程，也无法揭示失败是源于感知能力不足还是推理能力不足。因此，我们提出了VCR-Bench，这是一个旨在全面评估LVLMs视频思维链推理能力的新基准。VCR-Bench包含859个视频，涵盖各种视频内容和时长，以及1034个高质量的问答对。每个问答对都经过人工标注，带有逐步的CoT推理过程，并且每一步都标记为与感知或推理能力相关。此外，我们设计了七个不同的任务维度，并提出了CoT分数，以基于逐步标记的CoT推理过程来评估整个CoT过程。在VCR-Bench上的大量实验突显了当前LVLMs的重大局限性。即使是性能最佳的模型o1，也仅获得了62.8%的CoT分数和56.7%的准确率，而大多数模型的分数低于40%。实验表明，大多数模型在感知步骤上的得分低于推理步骤，揭示了LVLMs在复杂视频推理中时空信息处理方面的关键瓶颈。CoT分数和准确率之间存在稳健的正相关关系，证实了我们评估框架的有效性，并强调了CoT推理在解决复杂视频推理任务中的关键作用。我们希望VCR-Bench能够成为一个标准化的评估框架，并揭示复杂视频推理任务中的实际缺陷。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频理解benchmark无法有效评估模型的推理过程，无法区分模型在感知和推理上的不足。模型可能因为无法正确理解视频内容（感知失败）或者无法进行有效的逻辑推理而导致错误，现有benchmark难以区分这两种情况。

核心思路：构建一个包含详细思维链（Chain-of-Thought, CoT）标注的视频问答数据集，通过分析模型在CoT的每一步骤上的表现，来评估模型的感知和推理能力。通过这种方式，可以更细粒度地分析模型的优缺点，并为未来的模型改进提供指导。

技术框架：VCR-Bench数据集包含859个视频，1034个问答对，每个问答对都包含人工标注的CoT推理过程。每个CoT步骤都标记为与感知或推理能力相关。此外，定义了七个不同的任务维度来全面评估模型。提出了CoT分数来评估整个CoT过程。

关键创新：关键创新在于引入了视频CoT推理的评估框架，通过人工标注的逐步CoT推理过程，将模型的推理过程分解为多个步骤，并对每个步骤进行感知或推理能力的标记。这使得可以更细粒度地评估模型的视频理解能力，并区分感知和推理上的不足。

关键设计：CoT分数的设计是关键。它基于逐步标记的CoT推理过程来评估整个CoT过程。具体计算方法未知，但其目的是量化模型在CoT推理过程中的表现。此外，七个不同的任务维度的具体定义未知，但其目的是从不同角度全面评估模型。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果表明，即使是性能最佳的模型o1，在VCR-Bench上也仅获得了62.8%的CoT分数和56.7%的准确率，而大多数模型的分数低于40%。实验还表明，大多数模型在感知步骤上的得分低于推理步骤，揭示了LVLMs在复杂视频推理中时空信息处理方面的关键瓶颈。CoT分数和准确率之间存在稳健的正相关关系，证实了评估框架的有效性。

🎯 应用场景

VCR-Bench可用于评估和改进大型视觉-语言模型在视频理解和推理方面的能力。该基准测试可以帮助研究人员识别模型在感知和推理方面的瓶颈，并开发更有效的视频理解算法。此外，该基准测试还可以应用于视频监控、自动驾驶等领域，提高这些应用场景下机器的视频理解能力。

📄 摘要（原文）

The advancement of Chain-of-Thought (CoT) reasoning has significantly enhanced the capabilities of large language models (LLMs) and large vision-language models (LVLMs). However, a rigorous evaluation framework for video CoT reasoning remains absent. Current video benchmarks fail to adequately assess the reasoning process and expose whether failures stem from deficiencies in perception or reasoning capabilities. Therefore, we introduce VCR-Bench, a novel benchmark designed to comprehensively evaluate LVLMs' Video Chain-of-Thought Reasoning capabilities. VCR-Bench comprises 859 videos spanning a variety of video content and durations, along with 1,034 high-quality question-answer pairs. Each pair is manually annotated with a stepwise CoT rationale, where every step is tagged to indicate its association with the perception or reasoning capabilities. Furthermore, we design seven distinct task dimensions and propose the CoT score to assess the entire CoT process based on the stepwise tagged CoT rationals. Extensive experiments on VCR-Bench highlight substantial limitations in current LVLMs. Even the top-performing model, o1, only achieves a 62.8% CoT score and an 56.7% accuracy, while most models score below 40%. Experiments show most models score lower on perception than reasoning steps, revealing LVLMs' key bottleneck in temporal-spatial information processing for complex video reasoning. A robust positive correlation between the CoT score and accuracy confirms the validity of our evaluation framework and underscores the critical role of CoT reasoning in solving complex video reasoning tasks. We hope VCR-Bench to serve as a standardized evaluation framework and expose the actual drawbacks in complex video reasoning task.