VidText: Towards Comprehensive Evaluation for Video Text Understanding
作者: Zhoufaran Yang, Yan Shu, Jing Wang, Zhifei Yang, Yan Zhang, Yu Li, Keyang Lu, Gangyan Zeng, Shaohui Liu, Yu Zhou, Nicu Sebe
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-28 (更新: 2025-11-03)
💡 一句话要点
提出VidText基准，用于全面评估视频文本理解能力，填补现有视频理解benchmark的空白。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频文本理解 多模态学习 视频理解基准 跨模态推理 大型多模态模型
📋 核心要点
- 现有视频理解benchmark忽略文本信息，OCR benchmark局限于静态图像，无法捕捉文本与动态视觉上下文的交互。
- VidText通过构建包含多场景、多语言的视频文本数据集，并设计分层评估框架和配对感知推理任务，实现对视频文本理解的全面评估。
- 对18个LMM的实验表明，现有模型在VidText上表现不佳，表明视频文本理解仍有很大提升空间，并分析了模型内在和外在因素的影响。
📝 摘要（中文）
视频中嵌入的文本包含丰富的语义信息，对于整体视频理解和细粒度的人类行为推理至关重要。然而，现有的视频理解基准在很大程度上忽略了文本信息，而OCR专用基准又局限于静态图像，无法捕捉文本与动态视觉上下文之间的交互。为了解决这一差距，我们提出了VidText，这是一个新的基准，旨在对视频文本理解进行全面而深入的评估。VidText具有以下关键特性：1) 涵盖广泛的真实场景，支持多语言内容，包含视频文本自然出现的各种设置。2) 引入了具有视频级、片段级和实例级任务的分层评估框架，能够评估全局总结和局部检索能力。3) 该基准还引入了一组配对的感知推理任务，范围从视觉文本感知到文本和视觉信息之间的跨模态推理。对18个最先进的大型多模态模型（LMM）的广泛实验表明，当前的模型在大多数任务中都表现不佳，仍有很大的改进空间。进一步的分析突出了模型内在因素（如输入分辨率和OCR能力）和外部因素（包括辅助信息的使用和思维链推理策略）的影响。我们希望VidText能够填补当前视频理解基准的空白，并为未来在动态环境中利用视频文本进行多模态推理的研究奠定基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有视频理解benchmark缺乏对视频中嵌入文本的全面评估的问题。现有方法要么忽略视频中的文本信息，要么只关注静态图像中的文本识别，无法有效评估模型在动态视频环境中理解和推理文本的能力。这限制了模型在需要理解视频内容和其中文本之间关系的实际应用中的表现。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多样化场景和任务的视频文本理解benchmark，即VidText。通过设计分层评估框架（视频级、片段级、实例级）和配对的感知推理任务，VidText能够全面评估模型在不同粒度上理解视频文本的能力，并考察模型在视觉和文本信息之间进行跨模态推理的能力。
技术框架：VidText基准包含以下主要组成部分：1) 多样化的视频数据集，涵盖各种真实场景和多语言文本。2) 分层评估框架，包括视频级任务（如视频描述）、片段级任务（如片段检索）和实例级任务（如文本检测和识别）。3) 配对的感知推理任务，旨在评估模型在视觉文本感知和跨模态推理方面的能力。这些任务涵盖了从简单的文本检测到复杂的视觉文本推理等多个层次。
关键创新：VidText的关键创新在于其对视频文本理解的全面评估。它不仅关注文本的识别，更关注模型在动态视频环境中理解文本语义并将其与视觉信息相结合的能力。此外，VidText的分层评估框架和配对推理任务的设计，使得可以从不同角度评估模型的视频文本理解能力，从而更全面地了解模型的优势和不足。
关键设计：VidText的数据集构建过程中，注重场景的多样性和文本的多语言支持。在评估任务的设计上，采用了分层结构，以评估模型在不同粒度上的理解能力。配对推理任务的设计则侧重于考察模型在视觉和文本信息之间的跨模态推理能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构的选择取决于所评估的模型，但VidText提供了一个统一的评估平台，可以公平地比较不同模型的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在对18个最先进的大型多模态模型（LMM）的广泛实验中，VidText揭示了当前模型在视频文本理解方面的不足。实验结果表明，现有模型在大多数任务中都表现不佳，尤其是在需要进行跨模态推理的任务中。例如，在某些任务上，模型的准确率仅为个位数，远低于人类水平。这些结果表明，视频文本理解仍然是一个具有挑战性的研究领域，需要进一步的探索和创新。
🎯 应用场景
VidText的研究成果可应用于视频内容分析、智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。例如，在智能监控中，可以利用视频文本理解技术自动识别视频中的文字信息，如车牌号、路标等，从而提高监控效率。在自动驾驶中，可以帮助车辆理解交通标志和道路信息，提高驾驶安全性。未来，VidText可以促进更强大的视频理解模型的发展，从而推动这些应用领域的进步。
📄 摘要（原文）
Visual texts embedded in videos carry rich semantic information, which is crucial for both holistic video understanding and fine-grained reasoning about local human actions. However, existing video understanding benchmarks largely overlook textual information, while OCR-specific benchmarks are constrained to static images, limiting their ability to capture the interaction between text and dynamic visual contexts. To address this gap, we propose VidText, a new benchmark designed for comprehensive and in-depth evaluation of video text understanding. VidText offers the following key features: 1) It covers a wide range of real-world scenarios and supports multilingual content, encompassing diverse settings where video text naturally appears. 2) It introduces a hierarchical evaluation framework with video-level, clip-level, and instance-level tasks, enabling assessment of both global summarization and local retrieval capabilities. 3) The benchmark also introduces a set of paired perception reasoning tasks, ranging from visual text perception to cross-modal reasoning between textual and visual information. Extensive experiments on 18 state-of-the-art Large Multimodal Models (LMMs) reveal that current models struggle across most tasks, with significant room for improvement. Further analysis highlights the impact of both model-intrinsic factors, such as input resolution and OCR capability, and external factors, including the use of auxiliary information and Chain-of-Thought reasoning strategies. We hope VidText will fill the current gap in video understanding benchmarks and serve as a foundation for future research on multimodal reasoning with video text in dynamic environments.