南京大学 发布 TimeLens-Bench, TimeLens-100K 数据集, 应用在 视频理解、时序定位 领域

南京大学 本次发布的数据集 TimeLens-Bench, TimeLens-100K, TimeLens-Bench是由南京大学、腾讯PCG等机构联合构建的高质量视频时序定位基准，包含对Charades-STA、ActivityNet Captions和QVHighlights三个流行数据集的重新标注版本，严格遵循事件唯一性、存在性和标注准确性等标准。该数据集规模达10万条，通过人工审核和自动化流程修正了原始数据中34.9%的标注错误，显著提升了数据的可靠性。数据集构建采用诊断-修正工作流，包括交叉验证和难度分级采样，主要应用于多模态大语言模型的时序感知能力训练，旨在解决视频理解中何时发生的精确定位问题。

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