# MSR-VTT ## 概述 MSR-VTT 是一个大规模开放域视频描述(video captioning)基准测试,用于评估视频到文本的生成能力。 原生适配器按 `video_id` 对记录进行分组,因此同一视频的多条标注行会被合并为一个样本,并包含多个参考描述。 ## 任务描述 - **任务类型**:视频描述(Video captioning) - **输入**:视频片段或 URL - **输出**:一条简洁的自然语言描述 - **领域**:开放域视频理解与描述 ## 评估说明 - 默认数据源:ModelScope 上的 `AI-ModelScope/msr-vtt`,使用 `validation` 划分 - 通过设置 `extra_params.dataset_hub="huggingface"`,仍可使用 Hugging Face 上的 `VLM2Vec/MSR-VTT` - 主要指标:**CIDEr** - 其他指标:BLEU-1/2/3/4、METEOR、ROUGE-L - 设置 `extra_params.video_dir` 可优先使用本地媒体文件而非 URL 元数据 ## 属性 | 属性 | 值 | |----------|-------| | **基准测试名称** | `msr_vtt` | | **数据集ID** | [AI-ModelScope/msr-vtt](https://modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/msr-vtt/summary) | | **论文** | [Paper](https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/msr-vtt-a-large-video-description-dataset-for-bridging-video-and-language/) | | **标签** | `ImageCaptioning`, `MultiModal` | | **指标** | `Bleu_1`, `Bleu_2`, `Bleu_3`, `Bleu_4`, `METEOR`, `ROUGE_L`, `CIDEr` | | **默认示例数** | 0-shot | | **评估划分** | `validation` | ## 数据统计 | 指标 | 值 | |--------|-------| | 总样本数 | 497 | | 提示词长度(平均) | 43 字符 | | 提示词长度(最小/最大) | 43 / 43 字符 | **视频统计信息:** | 指标 | 值 | |--------|-------| | 视频总数 | 497 | | 每样本视频数 | 最小: 1, 最大: 1, 平均: 1 | | 格式 | mp4 | ## 样例示例 **子集**: `default` ```json { "input": [ { "id": "36044e4b", "content": [ { "text": "Describe the video in one concise sentence." }, { "video": "https://www.youtube.com/watch?v=A9pM9iOuAzM", "format": "mp4", "start": 116.03, "end": 126.21 } ] } ], "target": "[\"a family is having coversation\"]", "id": 0, "group_id": 0, "metadata": { "references": [ "a family is having coversation" ], "subset": "default", "dataset_id": "AI-ModelScope/msr-vtt", "dataset_hub": "modelscope", "video": "https://www.youtube.com/watch?v=A9pM9iOuAzM", "start": 116.03, "end": 126.21, "fps": null, "video_id": "video6513", "category": 14 } } ``` ## 提示模板 **提示模板:** ```text Describe the video in one concise sentence. ``` ## 额外参数 | 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |-----------|------|---------|-------------| | `dataset_hub` | `str` | `modelscope` | 用于加载 MSR-VTT 标注的数据集平台。选项:['huggingface', 'modelscope', 'local'] | | `eval_split` | `str` | `` | 要加载的数据划分;ModelScope 默认为 validation,Hugging Face 默认为 test。 | | `dataset_revision` | `str` | `` | 可选的数据集版本;留空则使用平台默认版本。 | | `video_dir` | `str` | `` | 包含 MSR-VTT 视频文件的本地目录(可选)。 | | `video_extension` | `str` | `` | 本地视频文件的扩展名覆盖项(可选),例如 "mp4"。 | ## 使用方法 ### 使用 CLI ```bash evalscope eval \ --model YOUR_MODEL \ --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \ --api-key EMPTY_TOKEN \ --datasets msr_vtt \ --limit 10 # 正式评估时请删除此行 ``` ### 使用 Python ```python from evalscope import run_task from evalscope.config import TaskConfig task_cfg = TaskConfig( model='YOUR_MODEL', api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL', api_key='EMPTY_TOKEN', datasets=['msr_vtt'], dataset_args={ 'msr_vtt': { # extra_params: {} # 使用默认额外参数 } }, limit=10, # 正式评估时请删除此行 ) run_task(task_cfg=task_cfg) ```