Video-Bench: A Comprehensive Benchmark and Toolkit for Evaluating Video-based Large Language Models
作者: Munan Ning, Bin Zhu, Yujia Xie, Bin Lin, Jiaxi Cui, Lu Yuan, Dongdong Chen, Li Yuan
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2023-11-27 (更新: 2023-11-28)
备注: Benchmark is available at https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-Bench
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Video-Bench以评估视频基础的大型语言模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频理解 大型语言模型 评估基准 自动化工具 多任务学习
📋 核心要点
- 现有的视频基础语言模型在理解和分析真实世界视频方面存在显著不足，无法达到人类的理解水平。
- 本文提出了Video-Bench，一个综合性基准和工具包，旨在系统评估Video-LLMs的多种能力。
- 通过对8个代表性Video-LLMs的评估，发现当前模型在视频理解和决策能力上仍有较大提升空间。
📝 摘要（中文）
视频基础的大型语言模型（Video-LLMs）最近被引入，旨在提升感知和理解能力，满足多样化用户需求。为了实现人工通用智能，Video-LLMs不仅需要理解环境，还需具备人类水平的常识并为用户做出明智决策。为此，建立一个强大且全面的评估系统至关重要。本文提出了Video-Bench，一个专门用于评估Video-LLMs的综合基准和工具包。该基准包含10个精心设计的任务，从视频专属理解、基于先验知识的问答到理解与决策能力进行评估。此外，我们还引入了一个自动化工具包，用于处理模型输出，计算指标并生成最终评分。通过Video-Bench评估8个代表性的Video-LLMs，结果表明当前模型在理解和分析现实世界视频方面仍显不足，为未来研究提供了宝贵的见解。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视频基础语言模型在理解和分析视频时的不足，尤其是在常识推理和决策能力方面的挑战。现有方法缺乏系统的评估标准，导致无法准确衡量模型性能。
核心思路：提出Video-Bench基准，设计10个任务以全面评估Video-LLMs的能力，涵盖视频理解、问答和决策等多个维度。通过自动化工具包简化评估流程，提高评估效率和准确性。
技术框架：Video-Bench的整体架构包括任务设计、模型输出处理和评估指标计算三个主要模块。每个任务针对不同的能力进行评估，工具包则负责自动化处理和评分。
关键创新：最重要的创新在于提出了一个系统化的评估框架，涵盖多种任务和能力，填补了现有评估方法的空白。与传统评估方法相比，Video-Bench提供了更全面和细致的性能分析。
关键设计：在任务设计中，考虑了视频专属理解、基于先验知识的问答和综合决策能力等多个方面。工具包中实现了自动化的输出处理和指标计算，确保评估过程的高效性和准确性。具体的参数设置和损失函数设计在论文中有详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在对8个Video-LLMs的评估中，发现当前模型在视频理解和分析方面的表现仍显著低于人类水平，尤其在常识推理和决策能力上存在较大差距。这为未来的研究方向提供了重要的参考。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动视频分析、教育和娱乐等多个场景。通过提升视频理解能力，Video-LLMs可以在更复杂的环境中做出更准确的判断，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Video-based large language models (Video-LLMs) have been recently introduced, targeting both fundamental improvements in perception and comprehension, and a diverse range of user inquiries. In pursuit of the ultimate goal of achieving artificial general intelligence, a truly intelligent Video-LLM model should not only see and understand the surroundings, but also possess human-level commonsense, and make well-informed decisions for the users. To guide the development of such a model, the establishment of a robust and comprehensive evaluation system becomes crucial. To this end, this paper proposes \textit{Video-Bench}, a new comprehensive benchmark along with a toolkit specifically designed for evaluating Video-LLMs. The benchmark comprises 10 meticulously crafted tasks, evaluating the capabilities of Video-LLMs across three distinct levels: Video-exclusive Understanding, Prior Knowledge-based Question-Answering, and Comprehension and Decision-making. In addition, we introduce an automatic toolkit tailored to process model outputs for various tasks, facilitating the calculation of metrics and generating convenient final scores. We evaluate 8 representative Video-LLMs using \textit{Video-Bench}. The findings reveal that current Video-LLMs still fall considerably short of achieving human-like comprehension and analysis of real-world videos, offering valuable insights for future research directions. The benchmark and toolkit are available at: \url{https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-Bench}.