כתבה
arXiv cs.AI ·
מעבר מ-IoU סקלרי: וריפיקציה מבוססת מבנה מאורגן מתוך קבוצות רולאוט להגדרת זמן וידאו
Beyond Scalar IoU: Structured Verification from Rollout Groups for Video Temporal Grounding
אנו מציגים וריפיקציה מבוססת מבנה מאורגן, SUTURE, המשתמשת בקבוצות רולאוט להגדרת זמן וידאו. המערכת נבחנה על חמש מבחנים שונים והראתה השפעה חיובית על הביצועים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.07601v1 Announce Type: new Abstract: Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) provides a natural framework for adapting pretrained models to video temporal grounding, where generated temporal intervals can be scored directly against ground truth intervals. Yet existing overlap verifiers typically score each rollout independently, leaving the joint structure of the rollout group unused. We introduce SUTURE, which conditions verification on the rollout group and exploits its structure at two complementary scales: disagreement across rollouts controls how strongly the target is reweighted, while coverage at each position determines where reward mass is redistributed. We show that the resulting verifier admits an exact decomposition into the standard IoU term and a cova
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית