概要

MME-CoF（Evaluation of Video Chain-of-frames）は、動画モデルが「ゼロショットで推論（reasoning）」できるかを評価するためのベンチマークプロジェクトの公式リポジトリです。論文「Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-COF Benchmark」に紐づく資料と図版が含まれており、論文・ホームページ・Hugging Faceデータセットのリンクが提供されています。現時点ではベンチマークデータと評価コードは近日公開予定とされ、リポジトリには導入図や説明資料（figsフォルダ）など研究の概要資料が含まれています。研究の焦点は、フレーム連鎖（chain-of-frames）を介した時系列推論と、視覚・言語を横断するゼロショット能力の実証的評価です。

リポジトリの統計情報

スター数: 11
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 11
コミット数: 9
ファイル数: 3
メインの言語: 未指定

主な特徴

動画モデルの「ゼロショット推論（zero-shot reasoning）」能力を系統的に評価するためのベンチマーク設計。
「Chain-of-Frames（フレーム連鎖）」という概念を導入し、フレーム間の推論経路を明示的に評価。
論文、ホームページ、Hugging Faceデータセットへのリンクを提供し、データ公開と再現性を想定。
図版（figs）により研究の概念図や評価例を視覚的に提示。

技術的なポイント

MME-CoFの技術的核は「動画内の連続フレームをつなげた推論過程」をベンチマーク化する点にあります。従来のフレーム単位評価や短期アクション認識とは異なり、複数フレームに跨る因果関係や時系列的手がかりを用いて推論を行う能力（例：ある出来事の前後関係や因果推定、物体の変化を基にした結論導出）を測定します。ゼロショット設定での評価を狙うため、タスク設計は事前学習済みのモデルに追加の微調整をほとんど行わせず、視覚特徴と自然言語で表現された問いの整合性を評価する構成が想定されています。

ベンチマーク設計上の注目点は以下です。まず、評価タスクは時系列的文脈と視覚的細部を同時に要求するため、空間的特徴抽出（物体・属性検出）と時間的推論（変化検出、因果推定）の両立が求められます。次に、評価メトリクスは単純な精度だけでなく、因果的正当化やフレームごとの根拠提示（which-frame supports the answer）なども重要となり得ます。さらに、評価対象としては既存の大規模マルチモーダルモデルや動画特化モデルを用いる想定で、入力前処理（フレームサンプリング、解像度、視覚埋め込み戦略）やテキスト化された問いと視覚埋め込みの融合方法が結果に大きく影響します。

実装面では、ベンチマークと評価コードの公開により再現性と比較可能性が確保されます。具体的には、質問テンプレート、正解ラベル、根拠フレームのアノテーション、標準的な評価スクリプト（精度、F1、根拠一致度など）を整備することが期待されます。これにより、研究コミュニティは動画における「ゼロショット推論」の限界と可能性を体系的に検証できるようになります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

LICENSE: file
README.md: file
figs: dir

まとめ

動画モデルのゼロショット推論能力を体系的に検証する有望なベンチマーク基盤です。

リポジトリ情報：

名前: MME-CoF
説明: Are Video Models Ready as Zero-shot Reasoners?
スター数: 11
言語: null
URL: https://github.com/ZiyuGuo99/MME-CoF
オーナー: ZiyuGuo99
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/61613867?v=4

READMEの抜粋：

MME-CoF: Evaluation of Video Chain-of-frames 🎬

Official repository for the project “Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-COF Benchmark”

[🌍 Homepage] [📖 arXiv Paper] [🤗 HF Datasets]

Benchmark dataset and evaluation code will be released soon.

MME-CoF：動画Chain-of-Frames評価ベンチマーク