Видеовопросы: Где искать доказательства?

Автор: Денис Аветисян

Новый масштабный набор данных HERBench призван проверить, насколько хорошо современные системы понимают видео и могут находить подтверждения своим ответам.

В структуре HERBench двенадцать детализированных композиционных задач организованы в четыре ключевые категории рассуждений: временные связи и хронология, отслеживание и идентификация объектов, глобальная согласованность и проверка, а также агрегация и численная обработка множественных сущностей; в отличие от существующих бенчмарков, HERBench требует от моделей высокой доказательной базы, основанной на агрегации как минимум трех различных, разделенных во времени визуальных сигналов ($k \geq 3$), для получения корректного ответа.

HERBench — это эталонный набор данных для оценки возможностей мультимодальных моделей в интеграции нескольких источников доказательств при ответе на вопросы по видео.

Несмотря на стремительное развитие видео-языковых моделей, существующие бенчмарки для ответа на вопросы по видео часто позволяют находить ответ по одному визуальному сигналу, не проверяя способность к агрегации доказательств во времени. В данной работе представлена новая оценка — HERBench: A Benchmark for Multi-Evidence Integration in Video Question Answering — разработанная для всесторонней оценки способности моделей интегрировать разрозненные визуальные доказательства из разных сегментов видео. Анализ 13 современных видео-языковых моделей показал их существенные ограничения в задачах, требующих агрегации доказательств, выявив дефицит как в выборе релевантных кадров, так и в их последующей интеграции. Сможет ли HERBench стать катализатором для создания действительно надежных и композиционных систем видеопонимания?

За гранью поверхностных корреляций: необходимость доказательного рассуждения в видео-вопросах и ответах

Традиционные системы видео-вопросов и ответов (Video QA) часто оказываются уязвимыми из-за тенденции полагаться на поверхностные корреляции между визуальным контентом и текстовыми вопросами. Вместо глубокого анализа видеоряда и логического вывода, такие системы могут находить статистические закономерности, которые, однако, не отражают реальную причинно-следственную связь. Это приводит к ненадежным ответам, особенно в сложных ситуациях, где требуется понимание контекста и временной последовательности событий. Например, система может ошибочно связать появление определенного объекта с ответом на вопрос, даже если эта связь случайная или нерелевантная. В результате, несмотря на кажущуюся успешность в простых сценариях, такие системы демонстрируют хрупкость и неспособность к обобщению в реальных условиях, требующих истинного понимания видео.

Надежная система ответа на вопросы по видео (Video QA) требует не просто распознавания объектов или действий, но и обоснования ответа конкретными визуальными доказательствами, разбросанными по нескольким кадрам видеоряда. Вместо того чтобы полагаться на поверхностные корреляции или единичные моменты, система должна уметь выявлять последовательность визуальных подтверждений, подкрепляющих её заключение. Это означает, что ответ должен быть тесно связан с конкретными областями изображения, наблюдаемыми в разных временных точках, демонстрируя, как система «увидела» и «поняла» происходящее. Такой подход позволяет значительно повысить достоверность ответов и избежать ошибочных заключений, возникающих из-за случайных совпадений или неполной информации, что критически важно для применения VQA в реальных сценариях, таких как автономное вождение или видеонаблюдение.

Существующие эталоны для оценки систем видео-вопросов и ответов (Video QA) демонстрируют недостаточную строгость в проверке способности к «основанным на доказательствах» рассуждениям. В частности, такие популярные наборы данных, как MVBench (MRFS 3.52), LongVideoBench (4.07) и NExT-QA (2.61), зачастую не требуют от моделей глубокого анализа визуальных доказательств, ограничиваясь оценкой поверхностных корреляций. Это приводит к тому, что системы могут успешно проходить тесты, опираясь на ложные или нерелевантные признаки, а не на фактическое понимание видео-контента. В результате, прогресс в создании действительно надежных систем Video QA, способных к обоснованным ответам, замедляется, поскольку существующие метрики не позволяют адекватно оценить и стимулировать развитие этой ключевой способности.

Разработка систем видео-вопросов и ответов, способных к обоснованным заключениям, является ключевым фактором для их надежного применения в реальных условиях. Неспособность четко связать ответ с конкретными визуальными доказательствами из видеоряда приводит к уязвимости систем перед ложными корреляциями и, как следствие, к ненадежным результатам. В контексте таких областей, как автономное вождение, медицинская диагностика или анализ безопасности, где ошибки могут иметь серьезные последствия, крайне важно, чтобы ответы системы основывались на подтвержденных фактах, а не на поверхностных наблюдениях. Повышение способности систем к «доказательной аргументации» — это не просто техническая задача, а необходимое условие для обеспечения их доверия и широкого внедрения в критически важные приложения.

Анализ зависимости точности модели Qwen 2.5 VL 7B от необходимости объединения различных визуальных подсказок на четырех бенчмарках для видео QA показал, что с увеличением количества требуемых визуальных доказательств (более высокий MRFS) наблюдается тенденция к снижению производительности, особенно выраженная для HERBench, что указывает на трудности современных Video-LLM в интеграции множественных доказательств.

HERBench: новый эталон для оценки доказательного рассуждения

HERBench включает в себя разнообразный набор задач, требующих анализа видео по нескольким кадрам. В частности, задачи включают в себя подсчет действий, упорядочение кадров по времени и проверку на ложные воспоминания. Подсчет действий предполагает точное определение количества конкретных действий, происходящих в видео. Упорядочение кадров по времени требует от модели установления хронологической последовательности событий. Задачи, связанные с ложными воспоминаниями, проверяют способность модели выявлять отсутствующие объекты или действия, что требует тщательного визуального анализа и понимания контекста на протяжении всей видеозаписи.

Задачи на ложную память об действиях и объектах в HERBench требуют точной визуальной привязки, поскольку корректные ответы зависят от верификации отсутствия определенных элементов или действий в видеопоследовательности. В отличие от задач, где требуется обнаружение присутствующих объектов, эти задачи требуют от модели не только «видеть» содержимое, но и активно проверять, что определенные объекты или действия не присутствуют ни в одном из кадров, что предъявляет более высокие требования к способности модели к детальному визуальному анализу и логическому выводу.

В рамках HERBench реализована количественная оценка “минимального необходимого набора кадров” (Minimum Required Frame-Set, MRFS) — наименьшего количества кадров, необходимого для правильного ответа на задачу. Данный показатель служит прямым измерителем сложности, требующей сбора и анализа визуальных доказательств. В ходе оценки HERBench среднее значение MRFS составило 5.5 кадров, что указывает на необходимость анализа нескольких кадров для решения задач, требующих верификации наличия или отсутствия объектов и действий во времени.

HERBench стимулирует разработку моделей, способных к не простому распознаванию визуальной информации в видео, но и к её комплексному анализу и интерпретации. В отличие от традиционных подходов, ориентированных на обнаружение объектов или действий, HERBench требует от моделей построения доказательной базы, подтверждающей или опровергающей конкретные утверждения. Это достигается посредством задач, требующих анализа нескольких кадров и выявления как присутствия, так и отсутствия определенных элементов или событий. Такой подход направлен на создание систем, способных к более глубокому «пониманию» видеоконтента, а не только к его «видению», и позволяет оценить способность модели к логическому выводу на основе визуальных данных.

Для создания датасета HERBench используется многоступенчатый конвейер, включающий отслеживание объектов и анализ траекторий, сегментацию кадров с использованием LLM-описаний, интеграцию проверенных вручную данных, автоматизированную компиляцию задач и строгий контроль качества для обеспечения многодоказательной интеграции в итоговых вопросах с множественным выбором.

Конвейер HERBench: от отслеживания объектов до выбора ключевых кадров

В основе конвейера HERBench лежит система обнаружения объектов RF-DETR, дополненная алгоритмом DeepSORT для обеспечения непрерывного отслеживания объектов на протяжении всего видеопотока. RF-DETR выполняет обнаружение объектов в каждом кадре, предоставляя координаты и классы обнаруженных экземпляров. DeepSORT, в свою очередь, использует эти данные для сопоставления объектов между кадрами, назначая каждому объекту уникальный идентификатор и отслеживая его перемещение. Такая комбинация позволяет HERBench надежно идентифицировать и отслеживать объекты, несмотря на изменения в освещении, окклюзии и другие факторы, влияющие на качество видео.

Для точной сегментации видеопотока в HERBench используется алгоритм обнаружения границ сцен (shot boundary detection) на основе TransNetV2. TransNetV2 представляет собой нейронную сеть, обученную для выявления резких изменений в визуальном контенте, что позволяет эффективно разделять видео на отдельные сцены. Алгоритм обеспечивает высокую точность определения границ, что критически важно для последующего анализа и обработки каждого сегмента видеопотока в рамках benchmark.

В рамках HERBench исследуются адаптивные методы выбора кадров — BOLT-ITS, AKS и BLIP — для оптимизации вычислительной эффективности без снижения точности. BOLT-ITS (Bidirectional Optical Flow Learning for Temporal Segmentation) использует оптический поток для определения ключевых кадров, AKS (Adaptive Keyframe Selection) применяет алгоритм, основанный на изменении сцены, а BLIP (Bootstrapping Learning with Image Pre-training) интегрирует предварительно обученные модели для анализа визуального содержания. Целью является снижение вычислительных затрат при обработке видеопотока за счет выбора наиболее информативных кадров, сохраняя при этом необходимый уровень точности для задач распознавания и отслеживания объектов.

При использовании модели Qwen 2.5 VL 7B в рамках HERBench была достигнута точность в 35.9

Конвейер отслеживания, постобработки и ранжирования связывает детекции RF-DETR с помощью DeepSORT в траектории, очищает их, сглаживает и затем ранжирует, предоставляя ключевую информацию о внешности и поведении для последующего выполнения задач HERBench.

Преодолевая ограничения: к более надежному пониманию видео

HERBench, как новый стандарт оценки в области визуального вопросно-ответного анализа (VQA), существенно расширяет горизонты существующих моделей, требуя от них способности к рассуждению на основе нескольких кадров видео. В отличие от традиционных подходов, ориентированных на анализ отдельных изображений или коротких фрагментов, HERBench ставит задачу понимания динамики событий и связей между ними во времени. Это означает, что модели больше не могут полагаться на поверхностное сопоставление визуальных шаблонов; необходимо глубокое понимание происходящего, отслеживание объектов и их взаимодействия, а также способность делать выводы на основе совокупности визуальной информации, представленной в последовательности кадров. Такой подход стимулирует разработку VQA-систем, способных к более сложному и осмысленному анализу видеоконтента, приближая их к уровню человеческого восприятия.

Для решения задач, таких как определение траектории объекта по его внешнему виду или анализ взаимодействия между различными объектами, модели видеопонимания должны демонстрировать способность к построению сложных пространственно-временных связей. Это требует не просто распознавания отдельных объектов в каждом кадре, но и отслеживания их изменений и взаимовлияния на протяжении всей видеопоследовательности. Например, для определения, куда направится мяч, отскочивший от игрока, необходимо учитывать не только внешний вид мяча и игрока, но и их относительное положение, скорость и направление движения в каждый момент времени. Способность к пониманию таких динамических взаимосвязей является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных систем видеоанализа, способных к рассуждениям и прогнозированию.

HERBench ставит перед системами визуального вопросно-ответного анализа (VQA) задачу не просто распознавать объекты, но и формировать обоснованные ответы, учитывая неопределенность и двусмысленность визуальной информации. Строгая оценка способности моделей к доказательному рассуждению позволяет выявлять слабые места в обработке неполных или противоречивых данных. Это способствует разработке VQA-систем, способных не только предоставлять точные ответы в ясных ситуациях, но и оценивать степень уверенности в своих ответах, а также предоставлять объяснения, основанные на доказательствах, полученных из видеоряда. Таким образом, HERBench стимулирует создание более надежных и прозрачных VQA-систем, способных эффективно функционировать в реальных условиях, где визуальная информация часто бывает неполной или неоднозначной.

Анализ результатов, полученных в ходе тестирования HERBench, показал, что прирост производительности при использовании так называемых «оракульных» кадров — кадров, точно соответствующих релевантному моменту в видео — составил от 3 до 6 процентов. Этот факт указывает на то, что основным ограничением современных систем видео-вопросов-ответов является не способность эффективно объединять полученную информацию, а именно поиск и извлечение наиболее подходящих кадров из видеопотока. Таким образом, дальнейшее развитие моделей должно быть сосредоточено на совершенствовании механизмов поиска релевантной информации во времени, а не только на улучшении алгоритмов ее обработки и синтеза. Это подчеркивает необходимость создания более эффективных стратегий для извлечения и ранжирования кадров, чтобы обеспечить модели достаточной информацией для точного ответа на вопросы.

Анализ запросов HERBench показывает преобладание определенных терминов, неравномерное распределение данных между исходными наборами и различную представленность задач по категориям.

Представленный HERBench демонстрирует, что современные мультимодальные большие языковые модели сталкиваются с трудностями при интеграции множественных доказательств для ответа на вопросы по видео. Этот набор данных, требующий высокой степени обоснованности ответов, выявляет узкие места в процессе выбора релевантных кадров и их последующего объединения. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен быть построен на основе человеческого понимания, а не просто на статистических закономерностях». HERBench, по сути, проверяет именно это — способность моделей не просто распознавать объекты на видео, но и понимать взаимосвязи между ними, чтобы предоставить убедительное и обоснованное объяснение.

Куда же дальше?

Представленный HERBench выявляет не элегантную сложность, а скорее грубую силу современных моделей видео-вопросов и ответов. Очевидно, что простого увеличения масштаба недостаточно для достижения истинного рассуждения на основе множественных доказательств. Проблема не в нехватке данных, а в архитектурных узких местах — в том, что модели зачастую увязают в процессе выбора релевантных кадров и, что особенно критично, в последующем синтезе этих доказательств. Это не недостаток вычислительной мощности, а недостаток принципиального понимания, как организовать поток информации.

Настоящий прогресс потребует переосмысления самой парадигмы мультимодального обучения. Необходимо отойти от слепого «слияния» признаков и стремиться к созданию моделей, способных к структурированному анализу доказательств, к построению логической цепочки, объясняющей ответ. Задача не в том, чтобы «найти» правильный кадр, а в том, чтобы понять, как разные кадры в совокупности поддерживают или опровергают гипотезу.

В конечном счете, HERBench — это не просто набор данных, а своего рода лакмусовая бумажка. Она обнажает слабость в фундаменте текущих подходов. Истинная красота, как известно, кроется в простоте и элегантности. Следующий шаг — поиск таких же принципов в архитектуре моделей, способных к подлинному рассуждению на основе видео.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.14870.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-23 07:09

🚀 Квантовые новости