2026-07-08 08:57:50 +00:00

146 lines
3.9 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# 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 validationHugging 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)
```