StreamingCoT: A Dataset for Temporal Dynamics and Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Streaming VideoQA

📄 arXiv: 2510.25332v1 📥 PDF

作者: Yuhang Hu, Zhenyu Yang, Shihan Wang, Shengsheng Qian, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Changsheng Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-29

DOI: 10.1145/3746027.3758311

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出StreamingCoT数据集，用于流视频问答中的时序动态理解和多模态思维链推理。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 流视频问答 时序推理 多模态学习 思维链 动态标注 视频理解 数据集 语义片段

📋 核心要点

  1. 现有VideoQA数据集缺乏对流视频中答案时序演变的捕捉，限制了模型对动态信息的理解。
  2. StreamingCoT通过动态分层标注和相似性融合，构建时间相关的语义片段，并生成显式推理链。
  3. 该数据集旨在促进流视频理解、复杂时序推理和多模态推理等领域的研究进展。

📝 摘要（中文）

流视频应用的快速增长需要多模态模型具备更强的时序动态理解和复杂推理能力。然而，当前的视频问答（VideoQA）数据集存在两个关键限制：1) 静态标注机制无法捕捉时间视频流中答案的演变性质；2) 缺乏显式的推理过程标注限制了模型的可解释性和逻辑推理能力。为了应对这些挑战，我们推出了StreamingCoT，这是第一个专门为流视频问答和多模态思维链（CoT）任务中的时序演化推理而设计的数据集。我们的框架首先建立了一个动态分层标注架构，该架构生成每秒密集的描述，并通过相似性融合构建时间相关的语义片段，并配以受时间演化模式约束的问答集。我们进一步提出了一种显式的推理链生成范式，该范式通过关键帧语义对齐提取时空对象，使用大型语言模型推导基于对象状态转换的推理路径，并通过人工验证确保逻辑连贯性。该数据集为推进流视频理解、复杂时序推理和多模态推理的研究奠定了基础。我们的StreamingCoT及其构建工具包可在https://github.com/Fleeting-hyh/StreamingCoT上访问。

🔬 方法详解

问题定义：现有VideoQA数据集主要采用静态标注方式，无法有效捕捉流视频中答案随时间演变的特性。此外，缺乏显式的推理过程标注，使得模型的可解释性和逻辑推理能力受到限制。因此，需要一个能够反映时序动态变化并支持复杂推理的数据集来推动相关研究。

核心思路：StreamingCoT的核心思路是构建一个动态的、分层的标注框架，能够捕捉视频流中每秒的密集信息，并通过相似性融合形成时间相关的语义片段。同时，通过显式的推理链生成范式，利用大型语言模型推导基于对象状态转换的推理路径，从而实现对视频内容更深入的理解和推理。

技术框架：StreamingCoT的构建主要包含以下几个阶段：1) 动态分层标注架构：生成每秒密集的视频描述。2) 时间语义片段构建：通过相似性融合将时间上相关的描述片段连接起来。3) 问答集生成：生成受时间演化模式约束的问答对。4) 显式推理链生成：通过关键帧语义对齐提取时空对象，利用大型语言模型生成基于对象状态转换的推理路径，并通过人工验证确保逻辑连贯性。

关键创新：StreamingCoT的关键创新在于其动态的标注方式和显式的推理链生成范式。传统的VideoQA数据集通常采用静态标注，无法捕捉视频流中信息的动态变化。而StreamingCoT通过每秒密集的标注和时间语义片段的构建，能够更好地反映视频内容的演变过程。此外，显式的推理链生成范式使得模型能够进行更深入的推理，并提高模型的可解释性。

关键设计：在动态分层标注架构中，需要设计合适的描述粒度，以平衡标注成本和信息密度。在时间语义片段构建中，需要选择合适的相似性度量方法和融合策略。在推理链生成中，需要选择合适的关键帧提取算法和大型语言模型，并设计有效的提示工程（prompt engineering）方法来引导语言模型生成合理的推理路径。此外，人工验证环节也至关重要，可以确保推理链的逻辑连贯性和正确性。

📊 实验亮点

由于该论文主要贡献是数据集，因此实验亮点主要体现在数据集的构建和验证上。论文通过人工验证确保了推理链的逻辑连贯性和正确性，并公开了数据集和构建工具包，方便其他研究者使用和扩展。具体的性能数据和对比基线需要后续研究基于该数据集进行实验才能得出。

🎯 应用场景

StreamingCoT数据集可广泛应用于智能监控、自动驾驶、视频会议、在线教育等领域。例如，在智能监控中，可以利用该数据集训练模型，使其能够理解监控视频中的异常行为并进行预警。在自动驾驶中，可以利用该数据集训练模型，使其能够理解交通场景中的复杂事件并做出正确的决策。该数据集的发布将促进多模态模型在时序动态理解和复杂推理方面的研究进展，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

The rapid growth of streaming video applications demands multimodal models with enhanced capabilities for temporal dynamics understanding and complex reasoning. However, current Video Question Answering (VideoQA) datasets suffer from two critical limitations: 1) Static annotation mechanisms fail to capture the evolving nature of answers in temporal video streams, and 2) The absence of explicit reasoning process annotations restricts model interpretability and logical deduction capabilities. To address these challenges, We introduce StreamingCoT, the first dataset explicitly designed for temporally evolving reasoning in streaming VideoQA and multimodal Chain-of-Thought (CoT) tasks. Our framework first establishes a dynamic hierarchical annotation architecture that generates per-second dense descriptions and constructs temporally-dependent semantic segments through similarity fusion, paired with question-answer sets constrained by temporal evolution patterns. We further propose an explicit reasoning chain generation paradigm that extracts spatiotemporal objects via keyframe semantic alignment, derives object state transition-based reasoning paths using large language models, and ensures logical coherence through human-verified validation. This dataset establishes a foundation for advancing research in streaming video understanding, complex temporal reasoning, and multimodal inference. Our StreamingCoT and its construction toolkit can be accessed at https://github.com/Fleeting-hyh/StreamingCoT.