VideoRefer Suite：利用视频 LLM 推进时空对象理解

VideoRefer Suite简介

VideoRefer Suite是由浙江大学与阿里巴巴集团DAMO Academy联合开发的一项先进工具包，旨在提升视频大型语言模型（Video LLMs）在空间-时间对象理解方面的细粒度能力。该工具包通过提供一个大规模、高质量的对象级视频指令数据集VideoRefer-700K、一个多功能的空间-时间对象编码器VideoRefer模型，以及一个全面的评估基准VideoRefer-Bench，使得Video LLMs能够更精准地感知和推理视频中的任何对象，从而在视频内容描述、事件分析和动态环境中的预测推理等应用中发挥重要作用。

VideoRefer Suite主要功能

1. 数据集构建（VideoRefer-700K）：创建了一个大规模、高质量的对象级视频指令数据集，通过多代理数据引擎自动生成，包含详细描述、简短描述和多轮问答(QA)对。
2. 模型开发（VideoRefer模型）：提出了一个视频LLM，配备空间-时间对象编码器，能够捕捉视频中精确的区域和序列表示，以实现细粒度的视频理解。
3. 基准测试（VideoRefer-Bench）：开发了一个全面的基准测试，用于评估Video LLM在多个方面的表现，包括描述生成和多项选择题回答，以全面评估模型的空间-时间理解能力。

VideoRefer Suite技术原理

1. 多代理数据引擎：利用多个专家模型协同工作，分别负责名词提取、对象级描述生成、掩码生成、对应验证和总结精炼，以创建高质量的视频数据集。
2. 空间-时间对象编码器：包括空间令牌提取器和自适应时间令牌合并模块，用于从视频中提取对象级特征，并在时间维度上聚合这些特征，以保持空间完整性和时间连贯性。
3. 细粒度语义理解：通过将图像级和对象级嵌入与语言指令交错，形成LLM的输入序列，从而实现对输入视频的详细对象理解。
4. 综合性能评估：通过VideoRefer-BenchD和VideoRefer-BenchQ两个子基准测试，从多个维度评估模型性能，包括主体对应、外观描述、时间描述和幻觉检测等。
5. 交互式视频理解：使Video LLM能够理解和推理视频中的复杂对象关系，并预测未来事件，增强了模型在动态环境中的预测推理能力。

VideoRefer Suite应用场景

1. 视频内容分析：对视频内容进行细粒度分析，识别和描述视频中的对象和事件，用于内容审核、版权检测等。
2. 视频搜索和检索：通过理解视频内容中的具体对象和动作，提高视频搜索的准确性，便于快速定位相关片段。
3. 视频监控分析：在安全监控领域，对视频中的对象进行跟踪和行为分析，用于异常检测和事件预测。
4. 交互式视频应用：在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中，提供对用户指令的精确理解和响应，增强交互体验。
5. 自动驾驶系统：在自动驾驶车辆中，用于理解和预测道路上其他车辆和行人的行为，提高行驶安全性。
6. 智能教育辅助：在教育领域，通过分析教育视频中的关键对象和事件，提供个性化的学习建议和互动式学习体验。

VideoRefer Suite项目入口

• 项目主页：https://damo-nlp-sg.github.io/VideoRefer/
• GitHub代码库：https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoRefer
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2501.00599