Tempo-R0: A Video-MLLM for Temporal Video Grounding through Efficient Temporal Sensing Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2507.04702v1 📥 PDF

作者: Feng Yue, Zhaoxing Zhang, Junming Jiao, Zhengyu Liang, Shiwen Cao, Feifei Zhang, Rong Shen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-07

💡 一句话要点

提出Tempo-R0，通过高效时序感知强化学习解决视频时序定位任务。

🎯 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: 时序视频定位 多模态大语言模型 强化学习 注意力机制 时间戳对齐

📋 核心要点

  1. 时序视频定位任务面临视频信息冗余和理解难度大的挑战，现有方法难以精确检索相关片段。
  2. Tempo-R0通过自适应注意力分配、显式时间戳对齐和部分无关拒绝的强化学习，提升模型时序感知和推理能力。
  3. 实验结果表明，Tempo-R0在QVHighlights数据集上显著优于现有方法，性能提升约3.5%。

📝 摘要（中文）

本文提出Tempo-R0，一种用于时序视频定位（TVG）的视频多模态大语言模型（Video-MLLM），该模型通过多模态时序感知强化学习实现。针对视频信息量大且冗余的问题，在预处理阶段，采用基于帧内容变化的自适应注意力分配（SAA）方法，高效利用MLLM有限的注意力。同时，利用显式时间戳-模态对齐（ETA）方法，增强模型感知视频事件边界的能力。在微调阶段，创造性地在TVG领域应用基于部分无关拒绝的组相对策略优化（PIR-GRPO），促进模型不仅接受相关的视频-查询对，还拒绝不相关的视频-查询对，从而提升时序推理能力。实验表明，该方法在原始QVHighlights测试集及其修正版本上，均优于SOTA解决方案约3.5%。

🔬 方法详解

问题定义：时序视频定位（TVG）旨在根据给定的文本查询，从视频中精确定位相关的时序片段。现有方法通常难以有效处理视频中大量的信息冗余，并且缺乏对视频事件边界的精确感知能力，导致定位精度不高。

核心思路：Tempo-R0的核心思路是通过多模态时序感知强化学习，使模型能够更有效地利用有限的计算资源，并增强对视频时序信息的理解。具体而言，通过自适应地分配注意力到关键帧，并显式地对齐时间戳和模态信息，来提升模型的时序感知能力。同时，通过强化学习的方式，让模型学习区分相关和不相关的视频-查询对，从而提升时序推理能力。

技术框架：Tempo-R0的整体框架包含预处理和微调两个阶段。在预处理阶段，首先使用自适应注意力分配（SAA）方法，根据帧内容的变化动态调整注意力权重。然后，利用显式时间戳-模态对齐（ETA）方法，将时间戳信息与视频和文本模态对齐。在微调阶段，使用部分无关拒绝的组相对策略优化（PIR-GRPO）方法，对模型进行强化学习训练。

关键创新：Tempo-R0的关键创新在于以下三点：1) 提出自适应注意力分配（SAA）方法，能够根据帧内容的变化动态调整注意力权重，从而更有效地利用计算资源。2) 提出显式时间戳-模态对齐（ETA）方法，能够将时间戳信息与视频和文本模态对齐，从而增强模型对视频事件边界的感知能力。3) 提出部分无关拒绝的组相对策略优化（PIR-GRPO）方法，能够让模型学习区分相关和不相关的视频-查询对，从而提升时序推理能力。

关键设计：在自适应注意力分配（SAA）中，使用帧内容变化作为注意力权重的依据。在显式时间戳-模态对齐（ETA）中，将时间戳信息编码为向量，并与视频和文本特征进行拼接。在部分无关拒绝的组相对策略优化（PIR-GRPO）中，设计了一种新的奖励函数，鼓励模型不仅接受相关的视频-查询对，还拒绝不相关的视频-查询对。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Tempo-R0在QVHighlights数据集上取得了显著的性能提升，在原始测试集和修正后的测试集上，均优于SOTA解决方案约3.5%。这表明Tempo-R0在时序视频定位任务中具有很强的竞争力，能够有效地处理视频中的信息冗余，并精确地定位相关片段。

🎯 应用场景

Tempo-R0在视频内容理解、智能视频搜索、视频摘要生成等领域具有广泛的应用前景。该模型可以帮助用户快速定位视频中的关键片段，提高信息检索效率，并为视频内容的自动分析和理解提供技术支持。未来，该模型可以进一步扩展到其他视频理解任务，如视频问答、视频描述等。

📄 摘要（原文）

Temporal Video Grounding (TVG), which requires pinpointing relevant temporal segments from video based on language query, has always been a highly challenging task in the field of video understanding. Videos often have a larger volume of information and redundancy than texts or images. Models should present comprehensive understanding of the whole video to accurately retrieve query-relevant clips. We thus propose Tempo-R0: a Video Multimodal Large Language Model (Video-MLLM) for the temporal video grounding task via multimodal temporal sensing reinforcement. Specifically, during the preprocessing stage of our pipeline, we employ Self-adaptive Attention Allocation (SAA) method based on frame content variation to efficiently use the MLLM's limited attention. The Explicit Timestamp-modal Aligned (ETA) method is also utilized to strengthen our model's capability to perceive the boundaries of events in the video. In the fine-tuning part of our pipeline, we creatively apply Partial Irrelevance Refusing-based Group Relative Policy Optimization (PIR-GRPO) in TVG area to foster model's temporal reasoning from not only accepting relevant video-query pairs but also refusing irrelevant ones. Experiments demonstrate that our method accomplishes a notable advantage over SOTA solutions by around 3.5% on both the original QVHighlights testbench and its corrected version with more reasonable ground truth annotations.