VideoMind: An Omni-Modal Video Dataset with Intent Grounding for Deep-Cognitive Video Understanding

📄 arXiv: 2507.18552v1 📥 PDF

作者: Baoyao Yang, Wanyun Li, Dixin Chen, Junxiang Chen, Wenbin Yao, Haifeng Lin

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-24

备注: 7 pages; 14 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

VideoMind：用于深度认知视频理解的意图对齐全模态视频数据集

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

关键词: 视频理解 多模态学习 意图识别 深度认知 思维链 数据集 跨模态对齐

📋 核心要点

  1. 现有视频数据集缺乏对视频深层意图的标注，限制了模型对视频内容更深层次的理解和推理能力。
  2. VideoMind数据集通过思维链（COT）方法，提示大型语言模型（mLLM）生成视频的意图表达，从而实现对视频深层认知信息的标注。
  3. 该数据集包含103K视频样本，并提供事实、抽象和意图三个层次的文本描述，为深度认知视频理解任务提供了一个强大的基准。

📝 摘要（中文）

本文介绍VideoMind，一个以视频为中心的全模态数据集，旨在促进深度视频内容认知和增强多模态特征表示。该数据集包含103K个视频样本（3K个保留用于测试），每个样本都配有音频和系统详细的文本描述。具体来说，每个视频及其音频都在三个层次（事实、抽象和意图）上进行描述，从表面到深度逐步递进。它包含超过2200万个单词，平均每个样本约225个单词。VideoMind与现有数据集的关键区别在于它提供了意图表达，这需要跨整个视频的上下文整合，并且不能直接观察到。这些深度认知表达是使用思维链（COT）方法生成的，通过逐步推理提示mLLM。每个描述都包括对主题、地点、时间、事件、动作和意图的注释，支持下游识别任务。至关重要的是，我们建立了包含3,000个手动验证样本的黄金标准基准，用于评估深度认知视频理解。我们设计了混合认知检索实验，通过多层次检索指标进行评分，以适当评估深度视频理解。模型（例如，InternVideo，VAST，UMT-L）的评估结果已发布。VideoMind作为细粒度跨模态对齐的强大基准，并推动需要深入视频理解的领域，例如情感和意图识别。该数据可在GitHub，HuggingFace和OpenDataLab上公开获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频数据集通常侧重于表面的视觉信息和简单的动作识别，缺乏对视频背后深层意图的理解。这限制了模型在情感识别、行为预测等高级任务中的应用。现有方法难以捕捉视频中隐含的意图信息，导致模型无法进行有效的推理和决策。

核心思路：VideoMind的核心思路是通过引入“意图”这一层次的标注，让模型能够学习视频中人物或事件的潜在动机和目的。通过提供多层次的文本描述（事实、抽象、意图），引导模型从表层信息逐步推理到深层意图，从而提升模型的认知能力。

技术框架：VideoMind数据集的构建主要包括以下几个阶段：1) 视频收集和预处理；2) 人工标注事实和抽象层面的描述；3) 使用思维链（COT）方法，提示大型语言模型（mLLM）生成意图层面的描述；4) 人工验证和修正生成的意图描述；5) 对所有描述进行实体标注（主题、地点、时间、事件、动作、意图）。整体流程旨在构建一个包含多层次、细粒度标注的视频数据集。

关键创新：VideoMind最关键的创新在于引入了“意图”这一概念，并使用思维链（COT）方法自动生成意图描述。这种方法能够有效地挖掘视频中隐含的深层认知信息，为模型提供更丰富的学习信号。与现有数据集相比，VideoMind更注重对视频内容深层次的理解和推理，而不仅仅是表面的视觉信息。

关键设计：在生成意图描述时，使用了思维链（COT）方法，通过逐步推理的方式引导mLLM生成更准确、更合理的意图描述。具体来说，COT方法会先让mLLM分析视频中的事实和抽象信息，然后逐步推理出人物或事件的潜在动机和目的。此外，数据集还提供了详细的实体标注，方便模型进行细粒度的跨模态对齐和推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过混合认知检索实验验证了VideoMind数据集的有效性。实验结果表明，在VideoMind数据集上训练的模型能够更好地理解视频的深层意图，并在检索任务中取得更好的性能。论文还发布了InternVideo、VAST、UMT-L等模型在VideoMind数据集上的评估结果，为后续研究提供了基准。

🎯 应用场景

VideoMind数据集可广泛应用于情感识别、行为预测、人机交互、智能监控等领域。通过学习VideoMind数据集，模型能够更好地理解视频内容，从而在这些应用中实现更准确的预测和更智能的决策。该数据集的发布将推动深度认知视频理解领域的发展，并为相关研究提供有力的支持。

📄 摘要（原文）

This paper introduces VideoMind, a video-centric omni-modal dataset designed for deep video content cognition and enhanced multi-modal feature representation. The dataset comprises 103K video samples (3K reserved for testing), each paired with audio and systematically detailed textual descriptions. Specifically, every video and its audio is described across three hierarchical layers (factual, abstract, and intent), progressing from surface to depth. It contains over 22 million words, averaging ~225 words per sample. VideoMind's key distinction from existing datasets is its provision of intent expressions, which require contextual integration across the entire video and are not directly observable. These deep-cognitive expressions are generated using a Chain-of-Thought (COT) approach, prompting the mLLM through step-by-step reasoning. Each description includes annotations for subject, place, time, event, action, and intent, supporting downstream recognition tasks. Crucially, we establish a gold-standard benchmark with 3,000 manually validated samples for evaluating deep-cognitive video understanding. We design hybrid-cognitive retrieval experiments, scored by multi-level retrieval metrics, to appropriately assess deep video comprehension. Evaluation results for models (e.g., InternVideo, VAST, UMT-L) are released. VideoMind serves as a powerful benchmark for fine-grained cross-modal alignment and advances fields requiring in-depth video understanding, such as emotion and intent recognition. The data is publicly available on GitHub, HuggingFace, and OpenDataLab, https://github.com/cdx-cindy/VideoMind.