ViQAgent: Zero-Shot Video Question Answering via Agent with Open-Vocabulary Grounding Validation

📄 arXiv: 2505.15928v1 📥 PDF

作者: Tony Montes, Fernando Lozano

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-05-21

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ViQAgent：基于开放词汇 grounding 验证的零样本视频问答Agent

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频问答 零样本学习 大型语言模型 对象Grounding 思维链 视频理解 YOLO-World

📋 核心要点

  1. 现有VideoQA方法在时间维度上的对象跟踪和语言模型输出对齐方面存在不足。
  2. ViQAgent结合思维链框架、grounding推理和YOLO-World，提升对象跟踪和对齐能力。
  3. ViQAgent在NExT-QA、iVQA和ActivityNet-QA等基准测试中取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

近年来，基于LLM的Agent、模块化框架和程序化解决方案在视频问答（VideoQA）领域取得了显著进展。这些系统利用动态Agent和基于记忆的机制来分解复杂任务并优化答案。然而，在跟踪对象以进行时间上的 grounding，以及基于推理进行决策以更好地将对象引用与语言模型输出对齐方面，仍有很大的改进空间，因为较新的模型在这两项任务上都表现更好。本文提出了一种用于零样本视频问答（VideoQA）的基于LLM的Agent，它结合了思维链框架与 grounding 推理以及YOLO-World，以增强对象跟踪和对齐。该方法在NExT-QA、iVQA和ActivityNet-QA基准测试中取得了最先进的性能，展示了在VideoQA和视频理解方面的增强性能。我们的框架还能够交叉检查 grounding 时间范围，提高准确性，并为跨多个视频领域的验证和提高输出可靠性提供有价值的支持。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本视频问答（Zero-Shot VideoQA）任务中，现有方法在视频内容理解和对象 grounding 方面存在的不足。现有方法难以准确地跟踪视频中的对象，并将对象引用与语言模型的输出对齐，导致问答准确率不高。尤其是在处理复杂场景和长时间视频时，问题更加突出。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为Agent的大脑，结合思维链（Chain-of-Thought）框架进行推理，并引入YOLO-World进行开放词汇的对象检测和跟踪，从而增强对象 grounding 的准确性。通过 grounding 推理来验证 grounding 的时间范围，提高答案的可靠性。

技术框架：ViQAgent框架主要包含以下几个模块：1) LLM-based Agent：作为核心控制器，负责接收问题、分解任务、调用其他模块并生成最终答案。2) Chain-of-Thought：通过逐步推理，将复杂问题分解为更小的子问题，提高推理的透明性和准确性。3) YOLO-World：用于在视频帧中检测和跟踪对象，提供开放词汇的 grounding 信息。4) Grounding Reasoning：用于验证 grounding 的时间范围，确保对象引用与语言模型输出的一致性。整体流程是：接收视频和问题 -> LLM Agent分解问题并生成推理步骤 -> YOLO-World检测和跟踪对象 -> Grounding Reasoning验证 grounding -> LLM Agent根据 grounding 结果生成答案。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM-based Agent、Chain-of-Thought和YOLO-World相结合，并引入Grounding Reasoning模块，从而实现了更准确的零样本视频问答。与现有方法相比，ViQAgent能够更好地理解视频内容，更准确地跟踪对象，并将对象引用与语言模型输出对齐。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 使用YOLO-World进行开放词汇的对象检测，无需预先定义对象类别。2) 设计Grounding Reasoning模块，用于验证 grounding 的时间范围，提高答案的可靠性。3) 利用Chain-of-Thought框架，将复杂问题分解为更小的子问题，提高推理的透明性和准确性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中没有详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ViQAgent在NExT-QA、iVQA和ActivityNet-QA等基准测试中取得了最先进的性能。具体的数据提升幅度在摘要中没有明确给出，但强调了其在VideoQA和视频理解方面的增强性能。该框架通过交叉检查 grounding 时间范围，提高了准确性，并为跨多个视频领域的验证和提高输出可靠性提供了有价值的支持。

🎯 应用场景

ViQAgent在智能监控、自动驾驶、视频内容分析、智能客服等领域具有广泛的应用前景。它可以用于理解视频内容，回答用户提出的问题，从而提高工作效率和用户体验。例如，在智能监控中，ViQAgent可以自动分析监控视频，回答诸如“发生了什么事件？”、“谁参与了事件？”等问题。未来，该技术有望应用于更复杂的视频理解任务，例如视频摘要、视频编辑等。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Video Question Answering (VideoQA) have introduced LLM-based agents, modular frameworks, and procedural solutions, yielding promising results. These systems use dynamic agents and memory-based mechanisms to break down complex tasks and refine answers. However, significant improvements remain in tracking objects for grounding over time and decision-making based on reasoning to better align object references with language model outputs, as newer models get better at both tasks. This work presents an LLM-brained agent for zero-shot Video Question Answering (VideoQA) that combines a Chain-of-Thought framework with grounding reasoning alongside YOLO-World to enhance object tracking and alignment. This approach establishes a new state-of-the-art in VideoQA and Video Understanding, showing enhanced performance on NExT-QA, iVQA, and ActivityNet-QA benchmarks. Our framework also enables cross-checking of grounding timeframes, improving accuracy and providing valuable support for verification and increased output reliability across multiple video domains. The code is available at https://github.com/t-montes/viqagent.