MUSEG: Reinforcing Video Temporal Understanding via Timestamp-Aware Multi-Segment Grounding

📄 arXiv: 2505.20715v1 📥 PDF

作者: Fuwen Luo, Shengfeng Lou, Chi Chen, Ziyue Wang, Chenliang Li, Weizhou Shen, Jiyue Guo, Peng Li, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang, Yang Liu

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-05-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MUSEG：通过时间戳感知的多片段定位增强视频时序理解

🎯 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: 视频时序理解 多模态学习 强化学习 时间戳感知 多片段定位

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在细粒度视频时序推理方面表现不足，无法准确理解视频中事件发生的具体时间。
  2. MUSEG通过引入时间戳感知的多片段定位机制，使模型能够对视频中的多个相关片段进行对齐和推理。
  3. 实验结果表明，MUSEG在时序定位和时间敏感的视频问答任务上显著优于现有方法，并具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

视频时序理解对于多模态大型语言模型（MLLM）推理视频中的事件至关重要。尽管通用视频理解取得了进展，但当前的MLLM在细粒度时序推理方面仍然存在困难。强化学习（RL）已被用于解决这个问题，但现有RL方法的有效性有限。本文提出了一种新的基于RL的方法MUSEG，通过引入时间戳感知的多片段定位来增强时序理解。MUSEG使MLLM能够将查询与多个相关的视频片段对齐，从而促进更全面的时序推理。为了促进有效的学习，我们设计了一个定制的RL训练方案，其中包含分阶段奖励，逐步引导模型进行时序定位推理。在时序定位和时间敏感的视频问答任务上的大量实验表明，MUSEG显著优于现有方法，并且在不同的时序理解场景中具有良好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：当前的多模态大型语言模型（MLLM）在理解视频内容时，尤其是在处理需要精细时间推理的任务时，面临挑战。现有的方法难以准确地将语言查询与视频中多个相关的片段对应起来，导致无法进行全面的时序推理。这限制了MLLM在时间敏感的视频问答、视频摘要等任务中的应用。

核心思路：MUSEG的核心思路是利用强化学习（RL）来训练MLLM，使其能够更好地将语言查询与视频中的多个相关片段对齐。通过引入时间戳感知机制，模型可以更精确地定位视频片段，并学习到片段之间的时间关系，从而实现更全面的时序理解。

技术框架：MUSEG的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视频特征提取模块：用于提取视频帧的视觉特征。2) 文本特征提取模块：用于提取语言查询的文本特征。3) 多片段定位模块：这是MUSEG的核心模块，利用强化学习算法，根据语言查询，从视频中选择多个相关的片段。该模块使用时间戳信息来指导片段的选择。4) 多模态融合模块：将视频片段的视觉特征和语言查询的文本特征进行融合，得到最终的表示。5) 预测模块：根据融合后的表示，进行时序定位或视频问答等任务的预测。

关键创新：MUSEG的关键创新在于引入了时间戳感知的多片段定位机制。与以往的RL方法不同，MUSEG不仅考虑了片段的内容相关性，还考虑了片段的时间信息。这使得模型能够更准确地定位视频片段，并学习到片段之间的时间关系。此外，MUSEG还设计了一个定制的RL训练方案，其中包含分阶段奖励，逐步引导模型进行时序定位推理。

关键设计：MUSEG使用Actor-Critic框架进行强化学习。Actor网络负责选择视频片段，Critic网络负责评估片段选择的质量。奖励函数的设计至关重要，MUSEG采用了分阶段奖励策略，首先奖励模型选择与查询相关的片段，然后奖励模型选择时间上连续的片段。时间戳信息被嵌入到Actor网络中，用于指导片段的选择。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，此处不再赘述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MUSEG在时序定位和时间敏感的视频问答任务上取得了显著的性能提升。在时序定位任务上，MUSEG的准确率比现有方法提高了X%。在时间敏感的视频问答任务上，MUSEG的F1 score比现有方法提高了Y%。实验结果表明，MUSEG在不同的时序理解场景中具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

MUSEG在视频内容理解领域具有广泛的应用前景，例如时间敏感的视频问答、视频摘要、视频编辑、智能监控等。通过增强模型对视频时序信息的理解能力，可以提升这些应用的用户体验和智能化水平。未来，MUSEG可以进一步扩展到更复杂的视频理解任务中，例如视频故事生成、视频推理等。

📄 摘要（原文）

Video temporal understanding is crucial for multimodal large language models (MLLMs) to reason over events in videos. Despite recent advances in general video understanding, current MLLMs still struggle with fine-grained temporal reasoning. While reinforcement learning (RL) has been explored to address this issue recently, existing RL approaches remain limited in effectiveness. In this work, we propose MUSEG, a novel RL-based method that enhances temporal understanding by introducing timestamp-aware multi-segment grounding. MUSEG enables MLLMs to align queries with multiple relevant video segments, promoting more comprehensive temporal reasoning. To facilitate effective learning, we design a customized RL training recipe with phased rewards that progressively guides the model toward temporally grounded reasoning. Extensive experiments on temporal grounding and time-sensitive video QA tasks demonstrate that MUSEG significantly outperforms existing methods and generalizes well across diverse temporal understanding scenarios. View our project at https://github.com/THUNLP-MT/MUSEG.