浙大携手阿里达摩院打造的视频目标理解及推断技术——VideoRefer

VideoRefer指的是什么？

VideoRefer是由浙江大学与阿里达摩院共同研发的一款工具，专注于提升视频内物体的理解与推断能力。该系统利用强化的视频大型语言模型（Video LLMs）的空间时间认知优势，在视频内容中实现对各对象进行细致入微的识别和推理。其运作依赖于三个关键部分：一是VideoRefer-700K数据集，提供了大量高质量的对象级视频指令信息；二是VideoRefer模型，它装备了一个多功能的空间时间物体编码器，能够处理单帧或多帧输入，并精确地感知、推断并定位视频中的目标对象；三是VideoRefer-Bench评估基准工具，用于全面衡量该系统在执行指代任务时的表现水平，并促进细粒度视频理解技术的进步。

VideoRefe的核心特性

• 精细化的视频物体认知实现对视频内任一目标的精准识别与解析，记录其空间坐标、外表属性及动态情况等细微数据。
• 剖析复杂的关联性解析视频内多主体间的错综联系，包括它们的互动模式及彼此间的位置变动趋势，深入洞察各主体间的互相影响与作用机制。
• 分析与预估根据对视频材料的理解来进行逻辑推测与展望，比如预判目标未来的行动或状况，或是估计事情后续的变化走向。
• 视频内目标搜索依据用户设定的目标或标准，从视频里提取相应的对象或是情景片段，从而达成精确的视频内容搜索。
• 多种模式互动该系统能够通过多种方式与用户互动，包括解读文本命令、响应语音指示或是分析图片标签等方法来捕捉用户需求，并据此给出相关的视频解析反馈。

VideoRefer的核心技术机制

• 多个代理的数据处理平台开发了一种新的多智能体数据分析系统，通过集成多种专业算法模块（例如视频解析与分割技术），实现高效协同作业，并能够创造高质量的视频对象指令数据库。此数据库包含详尽的文字说明、简短摘要及丰富的交互式问答集等信息资源，为机器学习模型提供了丰富且种类繁多的数据来源支持。
• 时空对象的编码器构建一个集成的空间-时间实体编码器框架，涵盖空间标识提取单元和动态时序融合组件。此中的空间标识提取单元旨在从单一图像中捕获目标的具体区域特性；而动态时序融合组件则在处理连续帧序列的过程中发挥作用，通过评估前后帧间同一对象特性的相似性来实现特征合并，进而跟踪并记录该实体随时间演进的持续状态及其变化趋势，最终形成详尽的对象表示形式。
• 结合与解析结合视频的整体场景特点、个体元素特征及文字命令，并将这些整合为连续的数据流输入到预先训练好的大规模语言模型（LLM）中进行解析，以生成关于视频细节的语义理解输出，包括对象说明、关系阐释以及推理预测等文本内容。
• 全方位评价标准.BASELINE_CHECK_TAG_HEREtogroup结束Baseline_check_tag_endtogroup开发了VideoRefer-Bench评价体系，该体系涵盖描述创造和多选题问答两个部分，通过多种视角（例如主题一致性、外观说明、时间界定、幻觉识别等）全面检验模型处理视频指代任务的能力，以保障其在精细化视频解析上的准确性和稳定性。

VideoRefer项目的网址

• 官方网站项目版块访问此链接以获取更多信息：https://videorefer.damo-nlp-sg.github.io/
• Git代码库：访问地址为 https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoRefer 的项目页面
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看DAMO-NLP-SG的视频引用项目: https://huggingface.co/DAMO-NLP-SG/VideoRefer
• 关于arXiv的技术文章这篇论文可以在如下链接中找到：https://arxiv.org/pdf/2501.00599，该文献提供了深入的研究内容。

VideoRefer的使用情境

• 视频编辑协助剪辑人员迅速定位到具体的画面或片段，从而提升编辑工作的效能。
• 学习与培养依据学生的学业表现，提出匹配的视频剪辑建议，以促进更有效的学习过程。
• 安全 surveillance即时检测监控录像里的不寻常活动，并迅速触发报警以确保安全。
• 互动型智能机器人的应用通过使用视频命令来操控智能家用设备，达到更简便的家庭管理体验。
• 电子商贸评估产品视频，检查产品质量，以保证上线的产品达到规定标准。