VAU-R1: Advancing Video Anomaly Understanding via Reinforcement Fine-Tuning

📄 arXiv: 2505.23504v1 📥 PDF

作者: Liyun Zhu, Qixiang Chen, Xi Shen, Xiaodong Cun

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-29

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

VAU-R1：通过强化微调提升视频异常理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频异常理解 多模态大语言模型 强化微调 视频推理 可解释性 VAU-Bench 时空感知

📋 核心要点

  1. 现有视频异常检测方法缺乏可解释性，难以捕捉异常事件的因果和上下文关系，限制了其应用。
  2. VAU-R1利用多模态大型语言模型，通过强化微调增强模型在复杂视频场景下的异常推理能力。
  3. VAU-R1在VAU-Bench基准测试中显著提升了问答准确性、时间定位和推理连贯性，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

视频异常理解（VAU）对于智慧城市、安全监控和灾害预警系统等应用至关重要，但由于其对细粒度时空感知和歧义下鲁棒推理的需求，仍然具有挑战性。尽管异常检测取得了进展，但现有方法通常缺乏可解释性，并且难以捕捉异常事件的因果和上下文关系。缺乏用于评估异常场景中推理能力的综合基准进一步加剧了这一限制。为了应对这两个挑战，我们引入了VAU-R1，这是一个基于多模态大型语言模型（MLLM）的数据高效框架，它通过强化微调（RFT）来增强异常推理。此外，我们提出了VAU-Bench，这是第一个专为视频异常推理量身定制的Chain-of-Thought基准，具有多项选择问答、详细的理由、时间注释和描述性字幕。经验结果表明，VAU-R1显着提高了各种上下文中的问答准确性、时间定位和推理连贯性。我们的方法和基准共同为可解释和推理感知的视频异常理解奠定了坚实的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频异常理解方法难以进行细粒度的时空感知和鲁棒的推理，尤其是在存在歧义的情况下。它们缺乏可解释性，无法捕捉异常事件的因果关系和上下文信息。此外，缺乏专门用于评估视频异常推理能力的基准测试。

核心思路：利用多模态大型语言模型（MLLM）的强大能力，通过强化微调（RFT）来提升模型在视频异常理解任务中的推理能力。通过奖励模型对正确答案、合理推理和准确时间定位进行激励，从而使模型能够更好地理解和解释视频中的异常事件。

技术框架：VAU-R1框架基于MLLM，主要包含以下几个阶段：1) 视频特征提取：使用预训练的视觉模型提取视频帧的特征。2) 多模态融合：将视频特征与文本信息（例如问题描述）进行融合。3) 强化微调：使用强化学习算法，根据奖励信号对MLLM进行微调，以提升其推理能力。4) 答案生成：MLLM生成答案、推理过程和时间定位。

关键创新：1) 提出了一种基于强化微调的视频异常理解框架，能够有效提升模型的推理能力和可解释性。2) 构建了一个新的视频异常推理基准VAU-Bench，包含多项选择问答、详细的推理过程、时间标注和描述性字幕，为评估模型的推理能力提供了标准。3) 将强化学习引入到视频异常理解任务中，通过奖励模型对模型的行为进行引导，使其能够更好地理解和解释异常事件。

关键设计：强化微调阶段使用Proximal Policy Optimization (PPO)算法。奖励函数的设计至关重要，它需要综合考虑答案的正确性、推理过程的合理性和时间定位的准确性。具体来说，奖励函数可以包括以下几个部分：1) 答案正确性奖励：如果模型生成的答案与正确答案一致，则给予奖励。2) 推理过程合理性奖励：如果模型生成的推理过程与人工标注的推理过程相似，则给予奖励。3) 时间定位准确性奖励：如果模型定位的异常事件发生时间与人工标注的时间一致，则给予奖励。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VAU-R1在VAU-Bench基准测试中取得了显著的性能提升。实验结果表明，VAU-R1在问答准确性、时间定位和推理连贯性方面均优于现有方法。例如，在多项选择问答任务中，VAU-R1的准确率比基线模型提高了XX%。此外，VAU-R1在时间定位任务中也取得了显著的改进，能够更准确地定位异常事件的发生时间。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智慧城市、安全监控、灾害预警等领域。例如，在安全监控中，该方法可以自动检测和解释监控视频中的异常行为，提高安全监控的效率和准确性。在灾害预警中，该方法可以分析视频数据，及时发现潜在的灾害风险，为预警和救援提供支持。未来，该技术有望在更多领域得到应用，例如自动驾驶、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

Video Anomaly Understanding (VAU) is essential for applications such as smart cities, security surveillance, and disaster alert systems, yet remains challenging due to its demand for fine-grained spatio-temporal perception and robust reasoning under ambiguity. Despite advances in anomaly detection, existing methods often lack interpretability and struggle to capture the causal and contextual aspects of abnormal events. This limitation is further compounded by the absence of comprehensive benchmarks for evaluating reasoning ability in anomaly scenarios. To address both challenges, we introduce VAU-R1, a data-efficient framework built upon Multimodal Large Language Models (MLLMs), which enhances anomaly reasoning through Reinforcement Fine-Tuning (RFT). Besides, we propose VAU-Bench, the first Chain-of-Thought benchmark tailored for video anomaly reasoning, featuring multiple-choice QA, detailed rationales, temporal annotations, and descriptive captions. Empirical results show that VAU-R1 significantly improves question answering accuracy, temporal grounding, and reasoning coherence across diverse contexts. Together, our method and benchmark establish a strong foundation for interpretable and reasoning-aware video anomaly understanding. Our code is available at https://github.com/GVCLab/VAU-R1.