Query-aware Long Video Localization and Relation Discrimination for Deep Video Understanding

📄 arXiv: 2310.12724v1 📥 PDF

作者: Yuanxing Xu, Yuting Wei, Bin Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-19

备注: ACM MM 2023 Grand Challenge

💡 一句话要点

提出查询感知方法以解决长视频定位与关系辨别问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长视频理解 查询感知 关系辨别 多模态融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有视频理解技术在短视频上表现优异，但在长视频的深度理解和推理上存在明显不足，难以满足实际需求。
  2. 本文提出了一种查询感知的方法，通过图像-语言预训练模型选择与查询相关的帧，解决了长视频分析中的关键问题。
  3. 实验结果显示，该方法在长视频理解任务中取得了显著提升，分别在两组电影级查询中获得第一和第四名的优异成绩。

📝 摘要（中文）

随着视频和社交媒体内容的激增，对多媒体数据的深入理解变得愈发重要。现有的视频理解技术在短视频格式上表现良好，但在需要深度理解和推理的长视频上效果不佳。本文提出了一种查询感知的方法，专注于长视频的定位和关系辨别，利用图像-语言预训练模型，能够有效选择与查询相关的帧，避免了对完整电影级知识图谱的依赖。实验结果表明，该方法在两组电影级查询中分别获得了第一和第四名，验证了其有效性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长视频的定位与关系辨别问题，现有方法在处理长视频时缺乏有效的深度理解和推理能力，导致分析效果不佳。

核心思路：论文提出的查询感知方法通过利用图像-语言预训练模型，能够针对特定查询选择相关帧，从而避免了对完整知识图谱的依赖，提升了长视频分析的效率与准确性。

技术框架：整体架构包括查询输入、帧选择、特征提取和关系辨别四个主要模块。首先，输入查询信息，然后通过预训练模型选择相关帧，接着提取特征，最后进行关系辨别。

关键创新：最重要的创新点在于引入查询感知机制，使得模型能够动态选择与查询相关的帧，显著提高了长视频的理解能力，与传统方法相比，避免了对全局知识的依赖。

关键设计：在参数设置上，采用了适合长视频特征提取的网络结构，并设计了针对查询的损失函数，以优化模型在特定任务上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，该方法在两组电影级查询中分别获得第一和第四名，显示出其在长视频理解任务中的优越性能。与基线方法相比，查询感知机制显著提升了模型的准确性和效率，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括影视内容分析、社交媒体视频检索以及教育视频的智能化处理等领域。通过提升长视频的理解能力，能够为用户提供更精准的信息检索和内容推荐，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The surge in video and social media content underscores the need for a deeper understanding of multimedia data. Most of the existing mature video understanding techniques perform well with short formats and content that requires only shallow understanding, but do not perform well with long format videos that require deep understanding and reasoning. Deep Video Understanding (DVU) Challenge aims to push the boundaries of multimodal extraction, fusion, and analytics to address the problem of holistically analyzing long videos and extract useful knowledge to solve different types of queries. This paper introduces a query-aware method for long video localization and relation discrimination, leveraging an imagelanguage pretrained model. This model adeptly selects frames pertinent to queries, obviating the need for a complete movie-level knowledge graph. Our approach achieved first and fourth positions for two groups of movie-level queries. Sufficient experiments and final rankings demonstrate its effectiveness and robustness.