[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 EgoNight를 제시하여, 복잡한 장면 이해 및 추론 태스크에서 기존 MLLMs의 성능 격차를 밝히는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

EgoNight는 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-VQA는 12가지 유형의 3,658개 인간 검증 QA 쌍을 포함하며, 주간 증강 자동 라벨링 파이프라인으로 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-VQA에서 GPT-4.1은 최대 평균 정확도 30.93%, InternVL3-8B는 **20.06%**를 기록했으며, 주야간 정렬된 QA 유형에서 EgoNight-Synthetic은 32.8%, EgoNight-Sofia는 **25.0%**의 성능 하락을 보였습니다. 특히, 새로 도입된 조명 인식/역학, 장면 순서 추론, 내비게이션 등 QA 유형에서 MLLMs의 성능이 현저히 낮았습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

현재 MLLMs는 저조도 egocentric 환경에서 심각한 성능 제약을 보이며, 실제 AI 어시스턴트 개발을 위해 조명에 강인한 모델이 시급함을 보여줍니다. 주야간 정렬 비디오는 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.