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