TESTA: Temporal-Spatial Token Aggregation for Long-form Video-Language Understanding

📄 arXiv: 2310.19060v1 📥 PDF

作者: Shuhuai Ren, Sishuo Chen, Shicheng Li, Xu Sun, Lu Hou

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-10-29

备注: 16 pages, 9 figures, code is available at https://github.com/RenShuhuai-Andy/TESTA

💡 一句话要点

提出TESTA以解决长视频编码效率瓶颈问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 长视频理解 时空聚合 视频编码 多模态学习 视频检索 视频问答 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有视频语言理解方法在处理长视频时面临高计算负担和时空关系捕捉困难的问题。
  2. 本文提出的TESTA方法通过自适应聚合相似帧和块，显著减少视觉标记数量，从而提高编码效率。
  3. 实验表明，TESTA在多个数据集上实现了计算效率提升1.7倍，并在长视频检索任务中显著提高了性能。

📝 摘要（中文）

大规模视频语言预训练在视频语言理解任务上取得了显著进展。然而，视频编码的高计算负担仍然是一个效率瓶颈，尤其是在处理长视频时。长视频由于其固有的三维特性和时空冗余，包含大量视觉标记，导致捕捉复杂的时空关系变得困难。为了解决这一问题，本文提出了一种名为时空标记聚合（TESTA）的高效方法。TESTA通过自适应聚合相似帧和每帧内的相似块来浓缩视频语义，能够将视觉标记数量减少75%，从而加速视频编码。基于TESTA，我们还引入了一个预训练的视频语言模型，在每个视频编码块中配备了分离的时空标记聚合模块。实验结果表明，TESTA提高了计算效率1.7倍，并在处理更长输入帧时显著提升了性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长视频编码中的高计算负担和时空关系捕捉困难的问题。现有方法在处理长视频时，面临着大量视觉标记导致的效率瓶颈。

核心思路：提出的TESTA方法通过自适应聚合相似帧和每帧内的相似块，来浓缩视频语义，从而减少视觉标记数量，提高编码效率。

技术框架：整体架构包括视频编码器块中的分离时空标记聚合模块，首先对视频进行帧和块的聚合，然后进行编码处理。

关键创新：TESTA的主要创新在于其自适应聚合机制，能够有效减少视觉标记数量，与现有方法相比，显著提高了计算效率和处理能力。

关键设计：在设计中，聚合过程采用了特定的参数设置，以确保相似帧和块的有效聚合，同时损失函数和网络结构经过优化，以适应长视频的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TESTA在计算效率上提升了1.7倍，并在长视频检索任务中取得了显著的性能提升，例如在QuerYD数据集上R@1提升了13.7，在Condensed Movie数据集上提升了6.5，展示了其优越的处理能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频检索、视频问答和多模态学习等。通过提高长视频的处理效率，TESTA可广泛应用于教育、娱乐和安全监控等行业，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large-scale video-language pre-training has made remarkable strides in advancing video-language understanding tasks. However, the heavy computational burden of video encoding remains a formidable efficiency bottleneck, particularly for long-form videos. These videos contain massive visual tokens due to their inherent 3D properties and spatiotemporal redundancy, making it challenging to capture complex temporal and spatial relationships. To tackle this issue, we propose an efficient method called TEmporal-Spatial Token Aggregation (TESTA). TESTA condenses video semantics by adaptively aggregating similar frames, as well as similar patches within each frame. TESTA can reduce the number of visual tokens by 75% and thus accelerate video encoding. Building upon TESTA, we introduce a pre-trained video-language model equipped with a divided space-time token aggregation module in each video encoder block. We evaluate our model on five datasets for paragraph-to-video retrieval and long-form VideoQA tasks. Experimental results show that TESTA improves computing efficiency by 1.7 times, and achieves significant performance gains from its scalability in processing longer input frames, e.g., +13.7 R@1 on QuerYD and +6.5 R@1 on Condensed Movie.