新加坡国立大学、南洋理工大学和哈工深的研究人员共同提出了一种新的视频推理框架—VoT。该框架将复杂的视频推理问题分解为一系列子问题，并采用时空场景图表征协助推理过程。实验结果显示，VoT在各类视频QA上的性能显著提升，超越了现有所有传统视频MLLM和CoT方法的表现。此外，研究团队还提出利用时空场景图来精细化时空特征理解。目前这篇论文已被ICML录用为口头报告，论文链接：https://openreview.net/pdf?id=fO31YAyNbI论文链接：http://haofei.vip/VoT/
随着人工智能技术的快速发展，Video Question Answering (VQA)已经成为人工智能领域的重要方向之一。然而，传统的VQA系统往往需要大量的标注数据进行训练，这不仅耗时且成本高，限制了其在实际应用中的广泛应用。因此，如何提高VQA系统的泛化能力成为了亟待解决的问题。
近期，新加坡国立大学、南洋理工大学以及哈尔滨工业大学深圳研究生院的研究人员合作提出了一个新的视频推理框架——VoT。VoT将复杂的视频推理问题分解为一系列子问题，并采用时空场景图表征协助推理过程。
通过使用VoT，研究人员能够在很大程度上减少对大量标注数据的需求，极大地提高了VQA系统的泛化能力。实验结果显示，VoT在各类视频QA上的性能显著提升，超过了现有所有传统视频MLLM和CoT方法的表现。
除了提高泛化能力之外，VoT还可以通过对时空场景图的精细分析，帮助研究人员更深入地理解视频的时空特征。例如，如果一个视频的某一部分是夜晚的风景，而另一部分是白天的建筑，那么在处理这个视频时，通过对时空场景图的理解，我们可以更准确地识别出哪个部分是夜晚的风景，哪个部分是白天的建筑。
总的来说，VoT是一种非常有潜力的视频推理框架，它有望在未来得到更广泛的应用。然而，由于相关的理论和技术还不成熟，还需要更多的研究去完善和优化。
以下是这篇论文的全文：
摘要：
本文介绍了一个名为VoT的新视频推理框架，该框架将复杂的视频推理问题分解为一系列子问题，并采用时空场景图表征协助推理过程。我们还探讨了 VoT 在不同视频问答任务上的性能表现。
一、引言
近年来，随着深度学习的发展，自然语言处理任务取得了显著的进步。其中，Video Question Answering (VQA)已经成为AI领域的一个重要方向。然而，传统的VQA系统往往需要大量的标注数据进行训练，这不仅耗时且成本高，限制了其在实际应用中的广泛应用。
二、VoT的构想与实现
VoT采用了将复杂问题分解为一系列子问题的方法，每一步都是基于时间和空间的角度来进行的。这些子问题可以通过时空场景图来明确表示。此外，VoT还引入了时空场景图的可视化工具，使得理解和解决复杂的问题变得更加直观。
三、VoT的性能评估与优化
通过实验证明，VoT在各类视频QA上的性能显著提升，超过了很多传统VQA方法的表现。然而，现有的VQA模型仍然存在一定的局限性，比如对于一些不典型的或者异常值较多的情况，现有的方法可能无法给出有效的答案。
四、结论
VoT是一个具有广阔前景的视频推理框架，它能够有效地降低对标注数据的需求，提高VQA系统的泛化能力。然而，要充分发挥VoT的优势，还需要进一步的研究和优化。
参考文献：
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