HourVideo

HourVideo是斯坦福大學李飛飛及吳佳俊團隊聯(lián)合推出的一個長視頻理解基準數(shù)據(jù)集。它包含500段第一人稱視角的視頻，時長介于20分鐘到120分鐘之間，涵蓋了77種日常活動，旨在評估多模態(tài)模型在長視頻理解方面的能力。

HourVideo是什么

HourVideo是由斯坦福大學的李飛飛和吳佳俊團隊推出的長視頻理解基準數(shù)據(jù)集，包含500個第一人稱視角的視頻，時長從20分鐘到120分鐘不等，涵蓋77種日常活動。這一數(shù)據(jù)集旨在通過一系列任務（如總結、感知、視覺推理和導航）來測試模型對多個時間片段信息的識別與綜合能力，以推動長視頻理解技術的進步。

HourVideo的主要功能

• 長視頻理解評測：HourVideo專注于測試模型對長達一小時視頻的視覺數(shù)據(jù)流的理解能力。
• 多任務評估套件：數(shù)據(jù)集涵蓋多種任務，如總結、感知、視覺推理和導航，全面考察模型在不同視頻語言理解方面的表現(xiàn)。
• 高質(zhì)量問題生成：基于人工注釋者和大型語言模型（LLMs）生成的12,976個多項選擇題，為測試提供標準化的題目。
• 模型性能比較：與其他多模態(tài)模型進行比較，評估不同模型在長視頻理解任務中的表現(xiàn)。

HourVideo的技術原理

• 視頻數(shù)據(jù)集構建：HourVideo從Ego4D數(shù)據(jù)集中挑選出500個第一人稱視角的視頻，涵蓋日常活動，視頻時長從20分鐘到120分鐘不等。
• 任務套件設計：設計包含多個子任務的任務套件，確保每個任務都要求模型對視頻內(nèi)容進行長期依賴關系的理解和推理。
• 問題原型開發(fā)：為每個任務設計問題原型，確保回答問題時需要對視頻的多個時間片段進行信息識別和綜合。
• 數(shù)據(jù)生成流程：基于多階段的數(shù)據(jù)生成流程，包括視頻篩選、問題生成、人工反饋優(yōu)化、盲篩選及專家優(yōu)化，確保生成高質(zhì)量的多項選擇題。

HourVideo的項目地址

• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.04998v1

HourVideo的應用場景

• 多模態(tài)人工智能研究：用于研究和開發(fā)理解長時間連續(xù)視頻內(nèi)容的多模態(tài)模型。
• 自主代理和助手系統(tǒng)：推動開發(fā)能夠理解長時間視覺信息并做出決策的自主代理和虛擬助手。
• 增強現(xiàn)實（AR）和虛擬現(xiàn)實（VR）：為創(chuàng)建能理解用戶行為并做出相應的沉浸式AR/VR體驗提供技術支持。
• 視頻內(nèi)容分析：對監(jiān)控視頻、新聞報道、教育視頻等進行分析，提取關鍵信息和洞察。
• 機器人視覺：幫助機器人理解長時間序列的視覺信息，提升其在復雜環(huán)境中的導航和操作能力。

常見問題

• HourVideo的目標是什么？ HourVideo旨在評估多模態(tài)模型在長視頻理解中的性能，推動相關技術的發(fā)展。
• HourVideo包含多少個視頻？ 數(shù)據(jù)集中包含500個第一人稱視角的視頻，時長從20分鐘到120分鐘不等。
• 該數(shù)據(jù)集適合哪些研究領域？ HourVideo適用于多模態(tài)人工智能研究、自主代理、AR/VR、視頻內(nèi)容分析和機器人視覺等多個領域。