[논문리뷰] EgoNight: Towards Egocentric Vision Understanding at Night with a Challenging Benchmark

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저자: Deheng Zhang, Yuqian Fu, Runyi Yang, Yang Miao, Tianwen Qian, Xu Zheng, Guolei Sun, Ajad Chhatkuli, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel

핵심 연구 목표

대부분의 기존 egocentric vision 벤치마크가 주간 시나리오에 집중하여 야간의 저조도 환경을 간과하는 문제를 해결하고자 합니다. 이 연구는 야간 egocentric vision 이해를 위한 최초의 포괄적인 벤치마크인 EgoNight 를 제시하여, 복잡한 장면 이해 및 추론 태스크에서 기존 MLLMs 의 성능 격차를 밝히는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

EgoNight 는 EgoNight-Synthetic (Blender 렌더링을 통한 50쌍의 이상적인 주야간 정렬 비디오), EgoNight-Sofia (20쌍의 실제 주야간 정렬 비디오), EgoNight-Oxford (정렬되지 않은 20개의 야간 비디오)의 세 가지 소스에서 데이터를 통합합니다. 주요 태스크인 EgoNight-VQA 는 12가지 유형의 3,658개 인간 검증 QA 쌍을 포함하며, 주간 증강 자동 라벨링 파이프라인 으로 생성되고 인간이 검증했습니다. 추가적으로 주야간 대응 검색 및 야간 egocentric 깊이 추정 벤치마크도 제공됩니다.

주요 결과

MLLMs (GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, InternVL3-8B) 는 주간 대비 야간 환경에서 상당한 성능 저하를 보였습니다. EgoNight-VQA 에서 GPT-4.1 은 최대 평균 정확도 30.93% , InternVL3-8B 는 20.06% 를 기록했으며, 주야간 정렬된 QA 유형에서 EgoNight-Synthetic 은 32.8% , EgoNight-Sofia 는 25.0% 의 성능 하락을 보였습니다. 특히, 새로 도입된 조명 인식/역학, 장면 순서 추론, 내비게이션 등 QA 유형에서 MLLMs 의 성능이 현저히 낮았습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

현재 MLLMs 는 저조도 egocentric 환경에서 심각한 성능 제약을 보이며, 실제 AI 어시스턴트 개발을 위해 조명에 강인한 모델 이 시급함을 보여줍니다. 주야간 정렬 비디오 는 조명 변화에 따른 모델의 한계를 정량적으로 분석할 수 있는 강력한 도구이며, 새로운 QA 유형은 야간 egocentric 데이터에서 특정 추론 및 인식 문제를 식별하여 미래 연구 방향을 제시합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.