ViaRL: Adaptive Temporal Grounding via Visual Iterated Amplification Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.15447v1 📥 PDF

作者: Ziqiang Xu, Qi Dai, Tian Xie, Yifan Yang, Kai Qiu, DongDong Chen, Zuxuan Wu, Chong Luo

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-21

💡 一句话要点

提出ViaRL，通过视觉迭代增强强化学习自适应地进行时序定位，提升意图驱动的视频理解。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 强化学习 时序定位 帧选择 多模态大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有视频理解方法缺乏有效识别相关帧的直接训练信号，依赖启发式方法或伪标签监督，成本高且难以扩展。
  2. ViaRL利用强化学习，以答案准确性为奖励，训练帧选择器，无需昂贵标注，模拟人类学习过程。
  3. 实验表明，ViaRL在多个基准测试中表现出色，尤其在Needle QA任务上提升显著，验证了其有效性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出ViaRL，首个利用基于规则的强化学习（RL）来优化意图驱动视频理解中帧选择的框架。采用迭代增强策略在视频CoT系统中执行交替循环训练，每个组件都经过迭代循环的改进以提高其能力。ViaRL利用下游模型的答案准确性作为奖励信号，通过试错来训练帧选择器，无需昂贵的标注，同时与类人学习过程紧密结合。在VideoMME、LVBench和MLVU等多个基准测试上的综合实验表明，ViaRL始终提供卓越的时序定位性能和跨各种视频理解任务的鲁棒泛化能力，突显了其有效性和可扩展性。值得注意的是，ViaRL在MLVU的Needle QA子集上实现了近15%的改进，该子集需要在长视频中搜索特定目标，被认为是评估时序定位的最合适的基准之一。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视频的Chain-of-Thought框架在进行意图驱动的视频理解时，缺乏有效的机制来选择与查询相关的帧。现有方法依赖于启发式规则或伪标签监督，这些方法成本高昂，且难以泛化到不同的视频理解场景中。因此，如何有效地选择与查询相关的帧，成为了一个亟待解决的问题。

核心思路：ViaRL的核心思路是利用强化学习，将帧选择过程建模为一个决策过程。通过与下游模型的交互，利用下游模型的答案准确性作为奖励信号，训练一个帧选择器。这种方法无需人工标注，并且能够根据下游任务的需求，自适应地选择最相关的帧。

技术框架：ViaRL采用迭代增强策略，在视频CoT系统中进行交替循环训练。整体框架包含以下几个主要模块：1) 帧选择器：负责从视频中选择与查询相关的帧；2) 多模态大语言模型（MLLM）：负责对选择的帧进行推理，并生成答案；3) 奖励函数：根据下游模型的答案准确性，计算奖励信号。训练过程中，帧选择器和MLLM交替进行训练，不断提升各自的能力。

关键创新：ViaRL的关键创新在于将强化学习引入到视频理解的帧选择过程中。与传统的启发式方法和伪标签监督方法相比，ViaRL能够根据下游任务的需求，自适应地选择最相关的帧，从而提高视频理解的准确性。此外，ViaRL采用迭代增强策略，能够有效地提升帧选择器和MLLM的能力。

关键设计：ViaRL使用基于规则的强化学习算法，奖励函数设计为下游模型的答案准确率。帧选择器可以使用不同的网络结构，例如Transformer或LSTM。在训练过程中，需要仔细调整强化学习的超参数，例如学习率、折扣因子等，以获得最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ViaRL在多个视频理解基准测试中取得了显著的性能提升。在MLVU的Needle QA子集上，ViaRL实现了近15%的改进，证明了其在时序定位方面的优越性。此外，ViaRL在VideoMME和LVBench等基准测试中也表现出色，验证了其在不同视频理解任务中的泛化能力。实验结果表明，ViaRL是一种有效且可扩展的视频理解框架。

🎯 应用场景

ViaRL可应用于智能视频分析、视频搜索、智能客服等领域。例如，在视频搜索中，ViaRL可以帮助用户快速找到包含特定信息的视频片段。在智能客服中，ViaRL可以根据用户的问题，从视频知识库中选择相关的视频帧，从而更准确地回答用户的问题。该研究有望推动视频理解技术在实际应用中的发展。

📄 摘要（原文）

Video understanding is inherently intention-driven-humans naturally focus on relevant frames based on their goals. Recent advancements in multimodal large language models (MLLMs) have enabled flexible query-driven reasoning; however, video-based frameworks like Video Chain-of-Thought lack direct training signals to effectively identify relevant frames. Current approaches often rely on heuristic methods or pseudo-label supervised annotations, which are both costly and limited in scalability across diverse scenarios. To overcome these challenges, we introduce ViaRL, the first framework to leverage rule-based reinforcement learning (RL) for optimizing frame selection in intention-driven video understanding. An iterated amplification strategy is adopted to perform alternating cyclic training in the video CoT system, where each component undergoes iterative cycles of refinement to improve its capabilities. ViaRL utilizes the answer accuracy of a downstream model as a reward signal to train a frame selector through trial-and-error, eliminating the need for expensive annotations while closely aligning with human-like learning processes. Comprehensive experiments across multiple benchmarks, including VideoMME, LVBench, and MLVU, demonstrate that ViaRL consistently delivers superior temporal grounding performance and robust generalization across diverse video understanding tasks, highlighting its effectiveness and scalability. Notably, ViaRL achieves a nearly 15\% improvement on Needle QA, a subset of MLVU, which is required to search a specific needle within a long video and regarded as one of the most suitable benchmarks for evaluating temporal grounding.