VideoLLM Benchmarks and Evaluation: A Survey

📄 arXiv: 2505.03829v1 📥 PDF

作者: Yogesh Kumar

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-03

备注: 12 pages, 2 Tables

💡 一句话要点

VideoLLM基准与评估综述：全面分析与未来方向

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: VideoLLM 视频理解 基准测试 评估方法 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有VideoLLM评估缺乏统一标准，不同基准测试的特性和局限性尚需深入分析。
  2. 本综述旨在全面分析VideoLLM的基准测试与评估方法，为研究人员提供结构化的理解。
  3. 通过分析现有基准的性能趋势，识别关键挑战，并提出未来研究方向，促进VideoLLM发展。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速发展极大地推动了视频理解技术的进步。本综述全面分析了专门为视频大型语言模型（VideoLLMs）设计或使用的基准和评估方法。我们考察了当前视频理解基准的格局，讨论了它们的特性、评估协议和局限性。本文分析了各种评估方法，包括闭集、开集以及针对时间和时空理解任务的专门评估。我们重点介绍了最先进的VideoLLM在这些基准上的性能趋势，并指出了当前评估框架中的关键挑战。此外，我们提出了未来的研究方向，以加强基准设计、评估指标和协议，包括对更多样化、多模态和以可解释性为中心的基准的需求。本综述旨在为研究人员提供一个结构化的理解，即如何有效地评估VideoLLM，并确定利用大型语言模型推进视频理解领域的有希望的途径。

🔬 方法详解

问题定义：当前VideoLLM领域缺乏统一且全面的评估基准。现有的基准测试在数据集的多样性、评估指标的全面性以及对模型可解释性的关注度上存在不足。此外，针对时间和时空理解等特定任务的评估方法也需要进一步完善，以更准确地衡量VideoLLM的性能。现有方法难以全面评估VideoLLM在各种场景下的真实性能，阻碍了该领域的进一步发展。

核心思路：本综述的核心思路是对现有VideoLLM的基准测试和评估方法进行系统性的分析和总结。通过考察不同基准的特性、评估协议和局限性，以及分析各种评估方法（包括闭集、开集和专门评估），旨在为研究人员提供一个全面的视角，了解如何有效地评估VideoLLM。此外，通过识别当前评估框架中的关键挑战，并提出未来的研究方向，旨在促进VideoLLM评估方法的改进和创新。

技术框架：本综述的技术框架主要包括以下几个方面：1) 对现有VideoLLM基准进行分类和描述，包括数据集的规模、类型、任务以及评估指标等；2) 分析各种评估方法，包括闭集评估、开集评估以及针对特定任务（如时间和时空理解）的专门评估；3) 总结当前最先进的VideoLLM在这些基准上的性能表现；4) 识别当前评估框架中的关键挑战，例如数据集的偏差、评估指标的局限性以及对模型可解释性的缺乏关注；5) 提出未来的研究方向，例如设计更多样化、多模态和以可解释性为中心的基准。

关键创新：本综述的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅对现有的VideoLLM基准和评估方法进行了详细的描述和分析，还指出了当前评估框架中的关键挑战，并提出了未来的研究方向。与以往的研究相比，本综述更加注重对VideoLLM评估方法的整体把握和未来发展趋势的预测。

关键设计：本综述的关键设计在于其结构化的组织方式。通过将内容划分为不同的章节，例如基准测试的分类和描述、评估方法的分析、性能表现的总结以及未来研究方向的展望，使得读者可以更加清晰地了解VideoLLM评估领域的现状和未来发展趋势。此外，本综述还注重对关键概念和术语的解释，以帮助读者更好地理解相关内容。

📊 实验亮点

该综述总结了现有VideoLLM在各种基准测试上的性能表现，并指出了当前评估框架中的关键挑战。例如，现有基准在数据集多样性、评估指标全面性和模型可解释性方面存在不足。通过分析这些挑战，为未来的研究方向提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容理解、智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。更有效的VideoLLM评估方法能够推动模型性能提升，从而提高相关应用场景的智能化水平。未来，更强大的VideoLLM有望在视频分析、内容生成、智能决策等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The rapid development of Large Language Models (LLMs) has catalyzed significant advancements in video understanding technologies. This survey provides a comprehensive analysis of benchmarks and evaluation methodologies specifically designed or used for Video Large Language Models (VideoLLMs). We examine the current landscape of video understanding benchmarks, discussing their characteristics, evaluation protocols, and limitations. The paper analyzes various evaluation methodologies, including closed-set, open-set, and specialized evaluations for temporal and spatiotemporal understanding tasks. We highlight the performance trends of state-of-the-art VideoLLMs across these benchmarks and identify key challenges in current evaluation frameworks. Additionally, we propose future research directions to enhance benchmark design, evaluation metrics, and protocols, including the need for more diverse, multimodal, and interpretability-focused benchmarks. This survey aims to equip researchers with a structured understanding of how to effectively evaluate VideoLLMs and identify promising avenues for advancing the field of video understanding with large language models.