StreamingCoT: A Dataset for Temporal Dynamics and Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Streaming VideoQA
作者: Yuhang Hu, Zhenyu Yang, Shihan Wang, Shengsheng Qian, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Changsheng Xu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-29
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出StreamingCoT数据集，用于流视频问答中的时序动态理解和多模态思维链推理。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 流视频问答 时序推理 多模态学习 思维链 动态标注 视频理解 数据集 人工智能
📋 核心要点
- 现有VideoQA数据集缺乏对流视频中答案时序演化的捕捉，限制了模型在动态环境下的理解能力。
- StreamingCoT通过动态分层标注和相似性融合，构建时间相关的语义片段，并生成显式推理链。
- 该数据集旨在促进流视频理解、复杂时序推理和多模态推理等领域的研究进展。
📝 摘要（中文）
流视频应用的快速增长需要多模态模型具备更强的时序动态理解和复杂推理能力。然而，当前的视频问答（VideoQA）数据集存在两个关键限制：1) 静态标注机制无法捕捉时间视频流中答案的演变性质；2) 缺乏显式的推理过程标注限制了模型的可解释性和逻辑推理能力。为了应对这些挑战，我们推出了StreamingCoT，这是第一个专门为流视频问答中的时间演化推理和多模态思维链（CoT）任务设计的数据集。我们的框架首先建立了一个动态分层标注架构，该架构生成每秒密集的描述，并通过相似性融合构建时间相关的语义片段，并配以受时间演化模式约束的问答集。我们进一步提出了一种显式的推理链生成范式，该范式通过关键帧语义对齐提取时空对象，使用大型语言模型推导基于对象状态转换的推理路径，并通过人工验证确保逻辑连贯性。该数据集为推进流视频理解、复杂时间推理和多模态推理的研究奠定了基础。我们的StreamingCoT及其构建工具包可在https://github.com/Fleeting-hyh/StreamingCoT上访问。
🔬 方法详解
问题定义：现有VideoQA数据集主要采用静态标注方式，无法有效捕捉流视频中答案随时间演变的特性。此外，缺乏显式的推理过程标注，导致模型的可解释性和逻辑推理能力受限。因此，需要一种能够模拟流视频时序动态特性，并支持复杂推理过程的数据集。
核心思路：StreamingCoT的核心思路是构建一个动态的、分层的标注框架，能够捕捉视频流中每秒的细粒度信息，并通过相似性融合形成时间相关的语义片段。同时，引入显式的推理链生成范式，利用大型语言模型进行对象状态转换推理，并进行人工验证，确保推理的逻辑连贯性。
技术框架：StreamingCoT的构建主要包含以下几个阶段：1) 动态分层标注架构：生成每秒密集的视频描述。2) 时间语义片段构建：通过相似性融合，将时间上相关的描述片段连接起来。3) 问答集生成：生成受时间演化模式约束的问答对。4) 显式推理链生成：通过关键帧语义对齐提取时空对象，利用大型语言模型生成基于对象状态转换的推理路径，并通过人工验证确保逻辑连贯性。
关键创新：StreamingCoT的关键创新在于其动态标注机制和显式推理链生成范式。动态标注机制能够捕捉视频流中答案的时序演化特性，而显式推理链生成范式则能够提高模型的可解释性和逻辑推理能力。与现有数据集相比，StreamingCoT更贴近真实流视频应用场景，并为模型提供了更丰富的推理信息。
关键设计：在动态分层标注架构中，需要设计合适的相似性度量方法，以实现时间语义片段的有效融合。在推理链生成过程中，需要选择合适的关键帧提取策略和大型语言模型，并设计有效的对象状态转换规则。此外，人工验证环节需要制定明确的逻辑连贯性标准，以确保推理链的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
StreamingCoT数据集是首个专门为流视频问答中的时间演化推理和多模态思维链（CoT）任务设计的数据集。它通过动态分层标注和显式推理链生成范式，为模型提供了更丰富的时序信息和推理线索。具体的性能数据和对比基线将在后续研究中进行评估。
🎯 应用场景
StreamingCoT数据集可广泛应用于智能监控、自动驾驶、在线教育、视频会议等领域。通过训练基于StreamingCoT的模型，可以提升模型在流视频场景下的理解和推理能力，例如，在智能监控中，可以实现对异常事件的实时检测和分析；在自动驾驶中，可以实现对交通场景的动态理解和预测。
📄 摘要（原文）
The rapid growth of streaming video applications demands multimodal models with enhanced capabilities for temporal dynamics understanding and complex reasoning. However, current Video Question Answering (VideoQA) datasets suffer from two critical limitations: 1) Static annotation mechanisms fail to capture the evolving nature of answers in temporal video streams, and 2) The absence of explicit reasoning process annotations restricts model interpretability and logical deduction capabilities. To address these challenges, We introduce StreamingCoT, the first dataset explicitly designed for temporally evolving reasoning in streaming VideoQA and multimodal Chain-of-Thought (CoT) tasks. Our framework first establishes a dynamic hierarchical annotation architecture that generates per-second dense descriptions and constructs temporally-dependent semantic segments through similarity fusion, paired with question-answer sets constrained by temporal evolution patterns. We further propose an explicit reasoning chain generation paradigm that extracts spatiotemporal objects via keyframe semantic alignment, derives object state transition-based reasoning paths using large language models, and ensures logical coherence through human-verified validation. This dataset establishes a foundation for advancing research in streaming video understanding, complex temporal reasoning, and multimodal inference. Our StreamingCoT and its construction toolkit can be accessed at https://github.com/Fleeting-hyh/StreamingCoT.