Semantic and Visual Evidence for Efficient Long-Video Reasoning: A Solution for the HD-EPIC VQA Challenge
作者: Yinsong Xu, Wei Jing, Liuxin Zhang, Wanjun Lv, Hui Li
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2026-05-28
💡 一句话要点
提出融合语义与视觉证据的框架，解决长时程视频问答难题
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 视频问答 多模态学习 语义证据 视觉证据
📋 核心要点
- 现有MLLM在长视频理解中面临上下文长度和视觉细节不足的挑战，导致视频问答性能不佳。
- 论文提出融合语义和视觉证据的框架，通过动态检索和集成相关信息进行推理。
- 该方法在HD-EPIC-VQA挑战赛中表现出色，证明了结构化证据对于长视频理解的重要性。
📝 摘要（中文）
由于上下文长度限制和细粒度视觉细节 grounding 不足，多模态大型语言模型 (MLLM) 在理解长时程第一人称视角视频方面仍然面临挑战。最近提出的 HD-EPIC 基准测试突显了这些局限性：即使是强大的长上下文模型在各种视频问答任务中的表现也相对较低。本文提出了一种统一框架，将长视频推理分解为两种互补形式的证据：语义证据和视觉证据。语义证据通过粗到细的提取流程捕获全局程序结构，而以对象为中心的视觉证据通过边界框和视觉嵌入保留细粒度的 grounding。在推理过程中，我们将推理定义为查询条件下的证据检索和集成过程，动态地从两个来源选择相关信息。我们的方法在 HD-EPIC-VQA 挑战赛的多个任务类别中取得了有竞争力的性能。更广泛地说，我们的结果表明，显式地构建、检索和集成语义和视觉证据对于使用 MLLM 进行有效的长视频理解至关重要。
🔬 方法详解
问题定义：现有的多模态大型语言模型在处理长时程第一人称视角视频时，由于上下文窗口的限制以及对细粒度视觉信息的理解不足，难以进行有效的推理和问答。HD-EPIC VQA 挑战赛暴露了现有方法的不足，即使是长上下文模型也难以达到理想的性能。因此，如何有效地利用长视频中的信息，尤其是语义信息和视觉信息，成为了一个亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是将长视频的推理过程分解为两个互补的部分：语义证据和视觉证据。语义证据用于捕捉视频的全局程序结构，而视觉证据则用于保留细粒度的视觉 grounding。通过分别提取和表示这两种证据，并根据查询动态地检索和集成相关信息，可以更有效地利用长视频中的信息进行推理。
技术框架：该框架包含语义证据提取和视觉证据提取两个主要模块。语义证据提取采用粗到细的流程，首先提取粗粒度的全局程序结构，然后逐步细化。视觉证据提取则以对象为中心，通过边界框和视觉嵌入来表示细粒度的视觉信息。在推理阶段，框架根据查询条件，从语义证据和视觉证据中动态地检索相关信息，并将这些信息集成起来进行推理。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，将长视频推理分解为语义证据和视觉证据两个互补的部分，并设计了相应的提取和集成方法。这种分解方式能够更有效地利用长视频中的信息，提高推理的准确性和效率。与现有方法相比，该方法更加注重对视频结构化信息的利用，能够更好地理解视频的内容和上下文。
关键设计：在语义证据提取方面，论文可能采用了分层的Transformer结构，逐步提取视频的全局程序结构。在视觉证据提取方面，论文可能使用了预训练的目标检测模型和视觉嵌入模型，来提取对象级别的视觉信息。在推理阶段，论文可能使用了注意力机制或者其他相似度度量方法，来动态地检索和集成相关信息。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但此处无法得知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在HD-EPIC-VQA挑战赛中取得了有竞争力的性能，证明了其有效性。通过融合语义和视觉证据，该方法能够更准确地理解长视频的内容，并回答相关问题。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，但整体结果表明，该方法在长视频理解方面具有显著的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能监控、机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。例如，在智能监控中，可以利用该方法理解监控视频中的事件，并及时发出警报。在机器人导航中，可以帮助机器人理解周围环境，并做出正确的决策。在自动驾驶中，可以提高自动驾驶系统对复杂交通场景的理解能力。在虚拟现实中，可以增强虚拟现实体验的真实感和互动性。
📄 摘要（原文）
Understanding long-form egocentric videos remains challenging for multimodal large language models (MLLMs) due to limited context length and insufficient grounding of fine-grained visual details. The recently proposed HD-EPIC benchmark highlights these limitations: even strong long-context models achieve relatively low performance across diverse video question answering tasks. In this paper, we propose a unified framework that decouples long-video reasoning into two complementary forms of evidence: semantic evidence and visual evidence. Semantic evidence captures global procedural structure through a coarse-to-fine extraction pipeline, while object-centric visual evidence preserves fine-grained grounding through bounding boxes and visual embeddings. During inference, we formulate reasoning as a query-conditioned evidence retrieval and integration process, dynamically selecting relevant information from both sources. Our approach achieves competitive performance in the HD-EPIC-VQA Challenge across multiple task categories. More broadly, our results demonstrate that explicitly structuring, retrieving, and integrating semantic and visual evidence is critical for effective long-video understanding with MLLMs.