SynopGround

SynopGround数据集由中山大学等机构创建，包含超过2800小时的电视剧视频，每个视频配有精确标注的时间边界和人类编写的剧情摘要。数据集内容丰富，涵盖多种电视剧类型，旨在通过复杂的查询和长视频支持多段视频定位研究。创建过程中，每个摘要段落都经过手动标注，确保了数据的高质量。该数据集主要应用于视频内容的深度理解和复杂场景下的视频编辑，如电影后期制作中的自动整合。The SynopGround dataset was developed by institutions including Sun Yat-sen University. It contains over 2,800 hours of television drama videos, with each video paired with precisely annotated temporal boundaries and human-written plot summaries. Featuring rich content spanning multiple television drama genres, this dataset is designed to support multi-segment video localization research through complex queries and long-form videos. During its construction, every summary paragraph was manually annotated to guarantee high data quality. Primarily, this dataset is applied to in-depth video content understanding and video editing in complex scenarios, such as automatic integration during film post-production.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SynopGround 数据集通过从热门电视剧中收集超过 2800 小时的视频，并将其与人工撰写的剧情摘要进行配对，构建了一个大规模的多段落视频定位数据集。每个剧情摘要中的段落作为语言查询，并由人工标注其在长视频中的精确时间边界。这些段落查询之间紧密相关，包含了丰富的抽象表达和具体描述，旨在帮助模型在更复杂的上下文依赖中学习多模态感知。

特点

SynopGround 数据集的显著特点在于其支持长视频和长文本查询的多段落视频定位任务。与现有数据集相比，其视频长度和查询长度显著更长，且查询内容不仅包含低层次的可见活动描述，还涵盖了高层次的抽象概念，如剧情总结。此外，数据集通过精确的时间标注，确保了语言查询与目标时刻之间的一对一对应关系，减少了语义模糊性。

使用方法

SynopGround 数据集可用于训练和评估多段落视频定位模型。研究者可以通过输入多个段落和长视频，训练模型将每个段落查询定位到视频中的相应时间区间。数据集提供了预提取的视频特征（如 SlowFast、CLIP 和 OCR 特征），以及详细的标注信息，便于研究者进行跨模态对齐和多模态推理。此外，数据集还支持多种评估指标，如平均 IoU 和 IoU@𝜀，以全面评估模型的性能。

背景与挑战

背景概述

SynopGround 是由中山大学和腾讯 ARC Lab 联合开发的大规模多段落视频定位数据集，旨在解决当前视频定位数据集在长视频和复杂查询方面的局限性。该数据集包含了超过 2800 小时的电视剧视频，并与人工撰写的剧情摘要进行了精确的时间标注。每个段落作为语言查询，并与视频中的特定时间片段相对应。SynopGround 的创建不仅推动了多模态内容理解的发展，还引入了多段落视频定位（MPVG）这一更具挑战性的任务，为模型在长视频和复杂查询中的多模态感知能力提供了新的研究方向。

当前挑战

SynopGround 数据集面临的挑战主要集中在两个方面：首先，现有的视频定位数据集通常局限于短视频和简短的句子查询，这限制了模型在处理长视频和复杂查询时的能力。其次，构建过程中需要对大量长视频进行精确的时间标注，这一过程不仅耗时且容易出错。此外，多段落视频定位任务要求模型能够理解段落间的上下文依赖关系，并准确地将复杂的语言查询与视频中的时间片段进行匹配，这对模型的跨模态推理能力提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

SynopGround 数据集的经典使用场景主要集中在多段落视频定位任务（Multi-Paragraph Video Grounding, MPVG）中。该任务要求模型能够将长视频与多个段落的摘要进行匹配，并准确地定位每个段落所描述的事件在视频中的时间区间。通过这种多段落的查询方式，模型不仅需要理解每个段落的局部语义，还需要捕捉段落之间的长程依赖关系，从而实现对复杂故事情节的精准定位。

实际应用

SynopGround 数据集在实际应用中具有广泛的应用场景，特别是在视频内容检索、视频编辑和视频问答等领域。例如，在视频检索中，用户可以通过输入一段详细的剧情描述来快速定位到视频中的特定片段；在视频编辑中，编辑人员可以利用该数据集自动将原始素材与剧本对齐，提升后期制作的效率；在视频问答中，系统可以通过理解长视频中的复杂情节，提供更准确的答案和证据支持。

衍生相关工作

基于 SynopGround 数据集，研究者们提出了多种相关的经典工作。例如，数据集引入了多段落视频定位任务（MPVG），并提出了 Local-Global Multimodal Reasoner（LGMR）模型，该模型通过局部和全局的多模态推理，有效解决了长视频和复杂段落查询的定位问题。此外，该数据集还激发了更多关于长程上下文依赖和复杂语义理解的研究，推动了视频定位技术在多模态内容理解领域的进一步发展。