MMBench-Video

MMBench-Video是一項創新的長視頻多題問答基準測試，由浙江大學、上海人工智能實驗室、上海交通大學以及香港中文大學共同開發。這一基準測試旨在全面評估大型視覺語言模型（LVLMs）在視頻理解方面的能力，利用包含豐富內容和細粒度能力評估的長視頻，解決了現有評估標準在時序理解及復雜任務處理上的不足。MMBench-Video涵蓋約600個YouTube視頻片段，涉及16個類別，視頻長度從30秒到6分鐘不等，配以由志愿者精心編寫的高質量問答對。基準測試借助GPT-4進行自動化評估，提升了準確性，并與人類判斷保持一致。MMBench-Video的推出，為研究人員提供了一種強大的工具，以評估和增強視頻語言模型的能力。

MMBench-Video是什么

MMBench-Video是一項全新的長視頻多題問答評測基準，由浙江大學、上海人工智能實驗室、上海交通大學及香港中文大合研發。該平臺能夠全面評估大型視覺語言模型（LVLMs）在視頻理解能力方面的表現，通過豐富的視頻內容和細致的能力評估，彌補了目前基準測試在時序理解及復雜任務處理上的短板。MMBench-Video包含約600個YouTube視頻片段，覆蓋16個不同類別，每個視頻時長從30秒到6分鐘不等，配備由志愿者撰寫的高質量問答對。該基準測試采用GPT-4進行自動評估，確保結果的準確性并與人類評判保持一致，為研究人員提供了有力的工具，助力視頻語言模型能力的評估與提升。

MMBench-Video的主要功能

• 視頻理解能力評估：評估大型視覺語言模型（LVLMs）在理解長視頻內容方面的表現。
• 多樣化場景覆蓋：涵蓋16個主要類別的視頻內容，涉及廣泛的主題和場景。
• 細致能力評估：通過26個細粒度的能力維度，對模型的視頻理解能力進行深入分析。
• 高標準數據集：所有視頻片段和問答對均由志愿者精心編寫和標注，以確保數據的高質量。
• 自動化評估機制：利用GPT-4進行自動評估，提高評估的效率和準確性。

MMBench-Video的技術原理

• 長視頻內容：MMBench-Video包含多個從YouTube獲取的長視頻片段，能夠更好地測試模型的時序理解能力。
• 人工標注機制：所有問題和答案均由人類志愿者撰寫，確保高質量并減少偏差。
• 能力分類體系：建立了三層級的視頻理解能力分類體系，包括感知和推理兩大類，以及更細分的26個能力維度。
• 時序推理挑戰：設計需要時序推理能力的問題，以評估模型對視頻內容時間維度的理解。
• 自動化性能評估：語言模型（如GPT-4）自動評估模型輸出與標準答案之間的語義相似度，以評估模型性能。
• 多模型比較：支持對多種LVLMs進行評分和比較，以識別在視頻理解任務中的優勢和短板。

MMBench-Video的項目地址

• 項目官網：mmbench-video.github.io
• GitHub倉庫：https://github.com/open-compass/VLMEvalKit
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/datasets/opencompass/MMBench-Video
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2406.14515

MMBench-Video的應用場景

• 模型評估與比較：研究人員可利用MMBench-Video評估和比較不同LVLMs在視頻理解方面的能力，包括感知和推理技能。
• 模型優化與訓練：開發者可以依據MMBench-Video的評估結果，優化模型的架構和訓練流程，以提升模型對視頻內容的理解能力。
• 學術交流與發表：作為學術交流的工具，助力研究人員展示模型性能，并在學術會議或期刊上發表相關研究成果。
• 多模態學習研究：MMBench-Video提供豐富的數據集，支持多模態學習算法的研究與開發，特別是涉及視頻和文本理解的任務。
• 智能視頻分析應用：在智能視頻監控、內容過濾、自動摘要和視頻推薦等領域，幫助開發者訓練和測試更為精準的視頻分析模型。

常見問題

• MMBench-Video的目標是什么？：MMBench-Video旨在評估大型視覺語言模型在長視頻理解方面的能力，提供高質量的數據集和評估工具。
• 如何參與MMBench-Video的研究？：研究人員可以訪問項目官網或GitHub倉庫，獲取數據集并參與評估和比較研究。
• MMBench-Video適用于哪些領域？：MMBench-Video廣泛適用于學術研究、模型開發、視頻分析等多個領域。