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Video Captioning on YouCook II (val)

221CIDErMV-GPT
-8.517651.0687110.655170.2413Apr 3, 2019May 19, 2020Jul 5, 2021Aug 22, 2022Oct 8, 2023Nov 23, 2024Jan 10, 2026

Evaluation results

MethodLinks
MV-GPTwith the subtitle as additional input=true2022.05221—21.927.1———49.4————
MV-GPTwith subtitle=true2022.05221—21.927.1———49.4————
UniVLwith the subtitle as additional input=true2022.05181—17.422.4———46.5————
UniVLwith subtitle=true2022.05181—17.422.4———46.5————
SotA2022.04138.7———————————
Restricted SotA+ (Miech et al.)Evaluation Protocol=Fine-tuned2022.04138.7———————————
VLMEvaluation Protocol=finetuning2022.12138.7—12.3————41.5————
HierarQLLM Finetuning=true2025.03136.1———————————
HierarQLLM Finetuning=false2025.03134.4———————————
TextKGInput=V+S, Evaluation Mode=micro-level2023.03133——18.4———40.2——11.7—
MA-LMM2024.11131.2——17.6————————
MA-LMM2025.03131.2———————————
GIT22022.05131.2—9.415.6———37.5————
GIT22022.05131.2—9.415.6———37.5————
GIT2Evaluation Protocol=finetuning2022.12131.2—9.4————37.5————
VALUEwith the subtitle as additional input=true2022.05130.3—12.418.8———40.4————
VALUEwith subtitle=true2022.05130.3—12.418.8———40.4————
VALUEInput=V+S, Evaluation Mode=micro-level2023.03130——18.8———40.4——12.4—
GIT2024.11129.8——17.3————————
GIT2025.03129.8———————————
GIT2022.05129.8—10.317.3———39.8————
GIT2022.05129.8—10.317.3———39.8————
VideoCoca2024.11128———————————
VideoCoCaEvaluation Protocol=finetuning, Transcripts in encoder=No2022.12128—14.2————37.7————
UniVL2024.11127———————————
UniVLEvaluation Protocol=finetuning2022.12127—11.2————40.1————
AdaCM²2024.11125.6——17.6————————
VideoLLaMA2024.11123.7——16.5————————
Flamingomode=Fine-tuned2022.04118.6———————————
FlamingoEvaluation Protocol=Fine-tuned2022.04118.6———————————
Flamingo2022.05118.6———————————
Flamingo2022.05118.6———————————
HowToCaption2025.03116.4———————————
OmniVLEvaluation Protocol=finetuning2022.12116—8.7————36.1————
UnivlInput=V+S, Evaluation Mode=micro-level2023.03115——16.3———37.4——9.5—
ATInput=V+S, Evaluation Mode=micro-level2023.03112——17.8———36.7——9—
SwinBERTInput=V, Evaluation Mode=micro-level2023.03109——15.6———37.3——9—
SwinBERT2024.11109——15.6————————
SwinBERT2025.03109———————————
SwinBERT2022.05109—915.6———37.3————
SwinBERT2022.05109—915.6———37.3————
MV-GPTInput=V+S, Evaluation Mode=micro-level2023.03103——17.6———35.5——13.3—
GITLmodel size=Large2022.0598.3—7.514.4———34.9————
GIT-Large2022.0598.3—7.514.4———34.9————
FlamingoFew-shot=32 shots2022.0486.8———————————
FlamingoShots=32, Evaluation Protocol=In-context learning2022.0486.8———————————
GITBmodel size=Base2022.0580.3—5.812.2———31.5————
GIT-Base2022.0580.3—5.812.2———31.5————
TextKG2023.0375.9—1422.1—————2.8——
ActBERTInput=V, Evaluation Mode=micro-level2023.0365——14.3———30.6——5.4—
ActBERT2022.0565—5.413.3————————
ActBERT2022.0565—5.413.3————————
Flamingo-80BEvaluation Protocol=zero-shot2022.1260.1———————————
COOT2023.0357.2—11.319.9—————6.7——
Van-Trans+COOT2023.0355.6—11.119.8—————5.7——
VideoBERT2022.0555—4.311.9————————
VideoBERT2022.0555—4.311.9————————
Vid2SeqBackbone=V (CLIP), Proposals=Learnt2023.0250.1——24————————
VideoBERT+S3DInput=V, Evaluation Mode=micro-level2023.0350——11.9———28.8——4.3—
VLCapInput=C3D + Language2022.0649.41—9.5617.95——5.1635.1767.97———
VideoBERTInput=V, Evaluation Mode=micro-level2023.0349——11———27.5——4—
VLTinTInput=C3D/Ling2022.1148.7—9.417.94——4.2934.55————
MART w/ COOTInput=COOT2022.0646.06—9.4418.17——6.3—————
MART^COOTVenue=NIPS, Input=COOT2022.1146.06—9.4418.17——6.3—————
GPaSInput=Res2002022.0641.44—1.6412.2———27.98————
Vanilla TransformerInput=Res200 + Flow2022.0638—4.3811.55————————
Vanilla Trans.Venue=CVPR, Input=Res200/Flow2022.1138—4.3811.55——4.39—————
Masked TransInput=V, Evaluation Mode=micro-level2023.0338——11.6———27.4——3.8—
MARTsentence-level recurrence=true2020.0535.74—815.9—4.39——————
MARTInput=Res200 + Flow2022.0635.74—815.9——4.39—————
MARTVenue=ACL, Input=Res200/Flow2022.1135.74—815.9——4.39—————
MARTBackbone=V (ResNet-200) + F, Proposals=Ground Truth2023.0235.7——15.9————————
MART2023.0335.7—816—————4.4——
VideoCoCaEvaluation Protocol=zero-shot, Transcripts in encoder=No2022.1234.3—7.7————16.5————
VTransformerBackbone=V (ResNet-200) + F, Proposals=Ground Truth2023.0232.3——15.7————————
Van-Trans2023.0332.3—7.615.7—————7.8——
VTransformersentence-level recurrence=false2020.0532.26—7.6215.65—7.83——————
S3DInput=V, Evaluation Mode=micro-level2023.0331——9.5———26.1——3.2—
Katna + LLaVA + LLMSampling Strategy=Katna key frame sampling, LMM=LLaVA-1.5, LLM=Vicuna-v1.5, Fusion=Late fusion2026.0128.7———————————
Transformer-XLBackbone=V (ResNet-200) + F, Proposals=Ground Truth2023.0226.4——14.8————————
Transformer-XLsentence-level recurrence=true2020.0526.35—6.5614.76—6.3——————
Regular Sampling + LLaVA + LLMSampling Strategy=Regular Sampling, LMM=LLaVA-1.5, LLM=Vicuna-v1.5, Fusion=Late fusion2026.0126.3———————————
Trans-XL2023.0326.1—6.611.8—————6.3——
Random Sampling + LLaVA + LLMSampling Strategy=Random Sampling, LMM=LLaVA-1.5, LLM=Vicuna-v1.5, Fusion=Late fusion2026.0126———————————
Transformer-XLRGsentence-level recurrence=true2020.0525.93—6.6314.74—6.03——————
Trans-XLRG2023.0325.9—6.614.7—————6——
Multiclips: Clip Sampling + Video-LLaVA + LLMSampling Strategy=Clip Sampling, LMM=Video-LLaVA, LLM=Vicuna-v1.5, Fusion=Late fusion2026.0125.5———————————
Video-LLaVAArchitecture=Early fusion2026.0119.9———————————
ActBERT2020.110.658.665.4113.330.56———————
VideoBERT + S3DFusion=Ensemble with S3D, Segments=ground truth video segments2019.040.557.594.3311.9428.8———————
VideoBert + S3D2020.110.557.594.3311.9428.8———————
VideoBERTSegments=ground truth video segments2019.040.496.84.0411.0127.5———————
VideoBert2020.110.496.84.0411.0127.5———————
VideoBERT (video only)Modality=video only, Segments=ground truth video segments2019.040.476.333.8110.8127.14———————
Zhou et al.Segments=ground truth video segments2019.040.387.533.8411.5527.44———————
Zhou et al.2020.110.387.533.8411.5527.44———————
S3DSegments=ground truth video segments2019.040.316.123.249.5226.09———————
S3D2020.110.316.123.249.5226.09———————
DPCInput=V+S, Evaluation Mode=micro-level2023.03———18.1——————2.8—
Human2020.05—————1.27——————