MMBench-Video

MMBench-Video是一项创新的长视频多题问答基准测试，由浙江大学、上海人工智能实验室、上海交通大学以及香港中文大学共同开发。这一基准测试旨在全面评估大型视觉语言模型（LVLMs）在视频理解方面的能力，利用包含丰富内容和细粒度能力评估的长视频，解决了现有评估标准在时序理解及复杂任务处理上的不足。MMBench-Video涵盖约600个YouTube视频片段，涉及16个类别，视频长度从30秒到6分钟不等，配以由志愿者精心编写的高质量问答对。基准测试借助GPT-4进行自动化评估，提升了准确性，并与人类判断保持一致。MMBench-Video的推出，为研究人员提供了一种强大的工具，以评估和增强视频语言模型的能力。

MMBench-Video是什么

MMBench-Video是一项全新的长视频多题问答评测基准，由浙江大学、上海人工智能实验室、上海交通大学及香港中文大学联合研发。该平台能够全面评估大型视觉语言模型（LVLMs）在视频理解能力方面的表现，通过丰富的视频内容和细致的能力评估，弥补了目前基准测试在时序理解及复杂任务处理上的短板。MMBench-Video包含约600个YouTube视频片段，覆盖16个不同类别，每个视频时长从30秒到6分钟不等，配备由志愿者撰写的高质量问答对。该基准测试采用GPT-4进行自动评估，确保结果的准确性并与人类评判保持一致，为研究人员提供了有力的工具，助力视频语言模型能力的评估与提升。

MMBench-Video的主要功能

• 视频理解能力评估：评估大型视觉语言模型（LVLMs）在理解长视频内容方面的表现。
• 多样化场景覆盖：涵盖16个主要类别的视频内容，涉及广泛的主题和场景。
• 细致能力评估：通过26个细粒度的能力维度，对模型的视频理解能力进行深入分析。
• 高标准数据集：所有视频片段和问答对均由志愿者精心编写和标注，以确保数据的高质量。
• 自动化评估机制：利用GPT-4进行自动评估，提高评估的效率和准确性。

MMBench-Video的技术原理

• 长视频内容：MMBench-Video包含多个从YouTube获取的长视频片段，能够更好地测试模型的时序理解能力。
• 人工标注机制：所有问题和答案均由人类志愿者撰写，确保高质量并减少偏差。
• 能力分类体系：建立了三层级的视频理解能力分类体系，包括感知和推理两大类，以及更细分的26个能力维度。
• 时序推理挑战：设计需要时序推理能力的问题，以评估模型对视频内容时间维度的理解。
• 自动化性能评估：语言模型（如GPT-4）自动评估模型输出与标准答案之间的语义相似度，以评估模型性能。
• 多模型比较：支持对多种LVLMs进行评分和比较，以识别在视频理解任务中的优势和短板。

MMBench-Video的项目地址

• 项目官网：mmbench-video.github.io
• GitHub仓库：https://github.com/open-compass/VLMEvalKit
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/opencompass/MMBench-Video
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2406.14515

MMBench-Video的应用场景

• 模型评估与比较：研究人员可利用MMBench-Video评估和比较不同LVLMs在视频理解方面的能力，包括感知和推理技能。
• 模型优化与训练：开发者可以依据MMBench-Video的评估结果，优化模型的架构和训练流程，以提升模型对视频内容的理解能力。
• 学术交流与发表：作为学术交流的工具，助力研究人员展示模型性能，并在学术会议或期刊上发表相关研究成果。
• 多模态学习研究：MMBench-Video提供丰富的数据集，支持多模态学习算法的研究与开发，特别是涉及视频和文本理解的任务。
• 智能视频分析应用：在智能视频监控、内容过滤、自动摘要和视频推荐等领域，帮助开发者训练和测试更为精准的视频分析模型。

常见问题

• MMBench-Video的目标是什么？：MMBench-Video旨在评估大型视觉语言模型在长视频理解方面的能力，提供高质量的数据集和评估工具。
• 如何参与MMBench-Video的研究？：研究人员可以访问项目官网或GitHub仓库，获取数据集并参与评估和比较研究。
• MMBench-Video适用于哪些领域？：MMBench-Video广泛适用于学术研究、模型开发、视频分析等多个领域。