Enhancing Long Video Question Answering with Scene-Localized Frame Grouping

📄 arXiv: 2508.03009v1 📥 PDF

作者: Xuyi Yang, Wenhao Zhang, Hongbo Jin, Lin Liu, Hongbo Xu, Yongwei Nie, Fei Yu, Fei Ma

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-08-05

💡 一句话要点

提出SLFG方法以解决长视频问答中的信息提取问题

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

关键词: 长视频理解 多模态学习 场景感知 问答系统 动态帧重组

📋 核心要点

  1. 现有方法在长视频理解中面临资源限制，无法有效提取相关信息，导致性能不足。
  2. 本文提出SceneQA任务，结合SLFG方法，通过场景本体感知和推理能力提升长视频问答效果。
  3. 实验结果显示，SLFG在长视频基准测试中表现优异，显著提升了模型的理解能力。

📝 摘要（中文）

现有的多模态大型语言模型（MLLMs）在长视频理解方面表现不佳，主要由于资源限制，无法处理所有视频帧及其相关信息。为此，本文提出了一个新的场景问答任务SceneQA，并开发了LVSQA数据集，以支持该任务。我们引入了一种新方法SLFG，通过将单帧合并为语义一致的场景帧，显著提升了现有MLLMs在长视频中的理解能力。实验结果表明，该方法在多个长视频基准测试中表现优异，且无需修改原有模型架构，具有良好的即插即用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长视频问答任务中信息提取的低效问题。现有方法往往无法有效处理大量无关帧，导致模型理解能力不足。

核心思路：我们提出SLFG方法，通过将单独帧合并为语义一致的场景帧，提升模型的场景感知和推理能力。这种设计灵感来源于人类的认知方式，旨在更好地模拟人类对场景的理解。

技术框架：SLFG方法包括场景定位和动态帧重组两个主要模块。首先，通过场景定位技术识别视频中的重要场景，然后将相关帧动态组合成场景帧，以便于后续的问答处理。

关键创新：SLFG的核心创新在于其无需修改原有模型架构，且具有良好的即插即用特性。这一方法与现有框架的本质区别在于其强调场景的语义一致性，而不仅仅是单帧的识别。

关键设计：在SLFG中，我们采用了特定的参数设置和损失函数，以优化场景帧的生成过程。此外，动态帧重组机制的设计确保了帧之间的语义连贯性，从而提升了模型的整体性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，SLFG方法在多个长视频基准测试中表现优异，相较于基线模型，性能提升幅度达到XX%。该方法的即插即用特性使其在实际应用中具有广泛的适用性和灵活性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、智能家居、教育和娱乐等多个场景。通过提升长视频的理解能力，能够更好地支持自动化问答、内容检索和用户交互等实际应用，具有重要的社会和经济价值。未来，该方法有望推动多模态学习和视频理解领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Current Multimodal Large Language Models (MLLMs) often perform poorly in long video understanding, primarily due to resource limitations that prevent them from processing all video frames and their associated information. Efficiently extracting relevant information becomes a challenging task. Existing frameworks and evaluation tasks focus on identifying specific frames containing core objects from a large number of irrelevant frames, which does not align with the practical needs of real-world applications. To address this issue, we propose a new scenario under the video question-answering task, SceneQA, which emphasizes scene-based detail perception and reasoning abilities. And we develop the LVSQA dataset to support the SceneQA task, which is built upon carefully selected videos from LVBench and contains a new collection of question-answer pairs to promote a more fair evaluation of MLLMs' scene perception abilities in long videos. Inspired by human cognition, we introduce a novel method called SLFG. The core idea of SLFG is to combine individual frames into semantically coherent scene frames. By leveraging scene localization methods and dynamic frame reassembly mechanisms, SLFG significantly enhances the understanding capabilities of existing MLLMs in long videos. SLFG requires no modification to the original model architecture and boasts excellent plug-and-play usability. Experimental results show that this method performs exceptionally well in several long video benchmark tests. Code and dataset will be released at http://www.slfg.pkuzwh.cn.