CapRL-Video-4B 数据集大公开：20K 视频 QA 与 178K 重标注数据深度应用

CapRL-Video-4B 数据集大公开：20K 视频 QA 与 178K 重标注数据深度应用

【免费下载链接】CapRL-Video-4B项目地址: https://ai.gitcode.com/InternLM/CapRL-Video-4B

CapRL-Video-4B 是 InternLM 团队推出的视频理解模型，其配套的两大核心数据集——CapRL-Video-QA-20K 和 CapRL-Video-178K 正式对外开放！这两组数据集为视频理解领域的研究与应用提供了高质量的训练资源，助力开发者构建更精准的视频分析系统。

📊 两大核心数据集详解

1. CapRL-Video-QA-20K：视频问答的黄金标准

CapRL-Video-QA-20K 包含 20,000 条精心设计的视频问答样本，覆盖日常生活、体育赛事、影视片段等多元场景。每条数据均包含高清视频片段、针对性问题及人工验证的精准答案，形成"视频-问题-答案"三元组结构，为模型训练提供了丰富的上下文理解素材。

2. CapRL-Video-178K：重标注数据的质量飞跃

基于 LLaVA-Video-178K 原始数据，CapRL-Video-4B 模型对 178,000 条视频描述进行了重新标注。通过引入时空注意力机制和多模态融合技术，新标注数据在事件连贯性、目标识别精度和动作描述准确性上实现显著提升，为视频 captioning 任务树立了新的质量标杆。

💡 数据集核心价值与应用场景

提升视频理解模型性能

两组数据集可直接用于训练视频问答、视频描述生成、动作识别等任务。通过学习高质量标注数据，模型能够更准确地捕捉视频中的动态信息和语义关系，在智能监控、视频内容检索等领域展现更强的实用价值。

推动多模态研究发展

数据集采用统一的格式规范，支持研究者进行跨任务对比实验。无论是探索视频-文本跨模态对齐方法，还是开发新型视频理解架构，CapRL 数据集都能提供可靠的实验基础。

🚀 快速开始使用数据集

1. 克隆项目仓库

git clone https://gitcode.com/InternLM/CapRL-Video-4B cd CapRL-Video-4B

2. 数据集配置说明

数据集加载配置可参考项目根目录下的preprocessor_config.json和video_preprocessor_config.json文件，其中定义了视频帧提取、文本预处理等关键参数，帮助用户快速搭建数据预处理 pipeline。

🔍 数据集技术亮点

• 动态时序标注：CapRL-Video-QA-20K 标注了问题与视频片段的时间对应关系，支持时序推理任务
• 多粒度描述：CapRL-Video-178K 提供从全局场景到局部动作的多层次描述，满足不同粒度的理解需求
• 人工质量把控：所有标注数据均经过至少两轮人工审核，确保内容准确性和逻辑合理性

CapRL-Video-4B 数据集的开放，将为视频理解领域注入新的活力。无论是学术研究还是工业应用，都能从中获取高质量的训练数据支持，推动视频 AI 技术的边界不断拓展！

【免费下载链接】CapRL-Video-4B项目地址: https://ai.gitcode.com/InternLM/CapRL-Video-4B