Enhancing Localized Reasoning for Long Video Understanding via Efficient Segment-to-Video Supervision

📄 arXiv: 2608.20814v1 📥 PDF

作者: Beibei Zhang, Chao Xu, Jun Lan, Zongyi Li, Lai Wei, Huijia Zhu, Tongwei Ren

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-21

💡 一句话要点

提出Segment-to-Video监督以提升长视频理解能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长视频理解 细粒度推理 多模态学习 强化学习 问答系统

📋 核心要点

  1. 长视频理解面临的主要挑战是复杂上下文中的干扰噪声可能掩盖局部细节，导致错误答案。
  2. 本文提出的Segment-to-Video监督方法通过生成基于局部片段的问答对，增强了细粒度推理能力。
  3. 实验结果显示，S2V在多个基准测试中提升了长视频理解的准确性和训练推理效率。

📝 摘要（中文）

尽管多模态大型语言模型（MLLMs）在视频理解方面展现出令人印象深刻的潜力，但长视频理解（LVU）仍然面临挑战，因为复杂和冗长的上下文中的干扰噪声可能会掩盖局部细节，误导MLLMs产生错误答案。近期研究通过激励深度推理来包含相关证据来缓解这些问题。然而，这些方法存在两个主要问题：首先，它们所采用的强化微调框架（RFT）带来了高昂的训练开销，包括高昂的标注成本和复杂的奖励设计；其次，一些方法中的自反和迭代感知机制导致输出冗长和推理延迟。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的Segment-to-Video监督方法（S2V），以高效增强LVU中的细粒度推理。具体而言，我们基于局部片段生成问答对（VQA），然后将这些基于片段的VQA转移回整个视频进行训练。由于关注短片段，基于片段的VQA能够自然地注意到从整体视频视角容易被忽视的细节。实验结果表明，S2V在多个LVU基准上持续提升了LVU性能，超越了通用MLLMs和基于推理的方法，不仅在LVU准确性上有所提高，同时在训练和推理效率上也表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长视频理解中的干扰噪声问题，现有方法在处理复杂和冗长上下文时容易忽视局部细节，导致推理错误。

核心思路：提出Segment-to-Video监督方法（S2V），通过生成局部片段的问答对（VQA）并将其转移回整个视频进行训练，从而增强细粒度推理能力。

技术框架：S2V方法的整体架构包括生成局部片段的VQA、将VQA转移至整个视频进行训练，以及通过强化学习进行模型优化。主要模块包括片段生成、问答对生成和模型训练。

关键创新：S2V的核心创新在于通过短片段生成VQA，能够有效捕捉细节信息，避免了传统方法中的干扰噪声问题，显著提高了推理的准确性和效率。

关键设计：在训练过程中，S2V仅使用10K个VQA样本进行强化学习，采用简单的准确性奖励设计，模型预测通过单次前向传播实现，输出令牌数量有限，从而降低了推理延迟。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，S2V在多个长视频理解基准测试中表现优异，超越了通用多模态大型语言模型和基于推理的方法，LVU准确性显著提升，同时训练和推理效率也得到了改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、自动驾驶、视频内容分析等，能够为长视频理解提供更高效和准确的解决方案，提升相关领域的智能化水平。未来，随着技术的进一步发展，S2V方法有望在更多复杂场景中得到应用，推动长视频理解的研究进展。

📄 摘要（原文）

Though Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown impressive potential in video understanding, long video understanding (LVU) remains challenging since distracting noise in complex and lengthy contexts can obscure localized details, misleading MLLMs to produce incorrect answers. Recent works mitigate these issues by incentivizing deep reasoning to include relevant evidence. However, these methods have two main problems: First, the reinforcement fine-tuning framework (RFT) they leveraged incurs substantial training overheads, including high annotation costs and complicated reward designs. Second, the self-reflective and iterative-perception mechanism in some methods causes lengthy outputs and high inference latency. To alleviate these problems, we propose a novel Segment-to-Video Supervision} method (S2V) to efficiently enhance fine-grained reasoning in LVU. Specifically, we generate question answer pairs (VQA) based on localized segments, and then transfer these segment-based VQA back to the whole video for training. Due to focusing on short segments, segment-based VQA can naturally notice details which tend to be overlooked from a whole-video perspective. Training on such data can enforce MLLMs to correctly associate fine-grained details with QA while avoiding distracting noise in the whole video. The S2V training involves just reinforcement learning (RL) with a simple accuracy reward based on only 10K VQA samples and the resulting S2V model predicts answer using a single forward pass with limited output tokens. Experimental results demonstrate that S2V can consistently improve LVU performance across multiple LVU benchmarks, outperforming both general MLLMs and reasoning-based methods not only in LVU accuracy but also in training and inference efficiency.