SpikeMba: Multi-Modal Spiking Saliency Mamba for Temporal Video Grounding

📄 arXiv: 2404.01174v2 📥 PDF

作者: Wenrui Li, Xiaopeng Hong, Ruiqin Xiong, Xiaopeng Fan

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2024-04-01 (更新: 2024-05-23)

💡 一句话要点

提出SpikeMba以解决视频内容理解中的时间视频定位问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间视频定位 脉冲神经网络 状态空间模型 显著性检测 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理显著物体的信心偏差和捕捉视频序列中的长期依赖性方面存在不足。
  2. SpikeMba通过结合脉冲神经网络和状态空间模型，提出了一种新的多模态显著性检测方法。
  3. 实验结果显示，SpikeMba在多个主流基准测试中表现优异，超越了现有的最先进方法。

📝 摘要（中文）

时间视频定位（TVG）是视频内容理解中的关键任务，要求视频内容与自然语言指令之间的精确对齐。尽管已有显著进展，现有方法在处理显著物体的信心偏差和捕捉视频序列中的长期依赖性方面仍面临挑战。为了解决这些问题，我们提出SpikeMba：一种多模态脉冲显著性模型，结合脉冲神经网络（SNNs）与状态空间模型（SSMs），充分利用其在任务不同方面的独特优势。具体而言，我们使用SNNs开发脉冲显著性检测器生成提案集，并引入可学习的槽位以编码先前知识，增强模型的上下文信息保持与推理能力。SSMs则促进选择性信息传播，解决视频内容中的长期依赖问题。实验结果表明，SpikeMba在主流基准测试中持续超越现有最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决时间视频定位（TVG）任务中的信心偏差和长期依赖性问题。现有方法在处理显著物体时容易产生信心偏差，并且难以捕捉视频序列中的长期信息。

核心思路：SpikeMba的核心思路是结合脉冲神经网络（SNNs）和状态空间模型（SSMs），利用SNNs生成动态的显著性提案集，同时通过SSMs进行上下文推理，以增强模型对语义相关性的捕捉能力。

技术框架：SpikeMba的整体架构包括脉冲显著性检测器和上下文时刻推理器。脉冲显著性检测器负责生成提案集，而上下文时刻推理器则通过可学习的槽位来保持上下文信息，并动态探索语义相关性。

关键创新：SpikeMba的主要创新在于将脉冲神经网络与状态空间模型相结合，解决了传统方法在信心偏差和长期依赖性方面的不足。这种结合使得模型能够更有效地处理多模态关系。

关键设计：在设计上，脉冲显著性检测器通过设定阈值来发出脉冲信号，生成二进制的显著性提案集。可学习的槽位用于编码先前知识，帮助模型在推理过程中保持上下文信息的平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SpikeMba在多个主流基准测试中表现优异，超越了现有最先进方法，具体提升幅度达到X%（具体数据未知）。实验结果表明，该模型在处理显著性检测和上下文推理方面的能力显著增强，展现了其在时间视频定位任务中的有效性。

🎯 应用场景

SpikeMba的研究成果在视频内容理解、智能监控、自动视频摘要等领域具有广泛的应用潜力。通过提高视频与语言指令之间的对齐精度，该模型能够为多模态交互和人机协作提供更为精准的支持，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Temporal video grounding (TVG) is a critical task in video content understanding, requiring precise alignment between video content and natural language instructions. Despite significant advancements, existing methods face challenges in managing confidence bias towards salient objects and capturing long-term dependencies in video sequences. To address these issues, we introduce SpikeMba: a multi-modal spiking saliency mamba for temporal video grounding. Our approach integrates Spiking Neural Networks (SNNs) with state space models (SSMs) to leverage their unique advantages in handling different aspects of the task. Specifically, we use SNNs to develop a spiking saliency detector that generates the proposal set. The detector emits spike signals when the input signal exceeds a predefined threshold, resulting in a dynamic and binary saliency proposal set. To enhance the model's capability to retain and infer contextual information, we introduce relevant slots which learnable tensors that encode prior knowledge. These slots work with the contextual moment reasoner to maintain a balance between preserving contextual information and exploring semantic relevance dynamically. The SSMs facilitate selective information propagation, addressing the challenge of long-term dependency in video content. By combining SNNs for proposal generation and SSMs for effective contextual reasoning, SpikeMba addresses confidence bias and long-term dependencies, thereby significantly enhancing fine-grained multimodal relationship capture. Our experiments demonstrate the effectiveness of SpikeMba, which consistently outperforms state-of-the-art methods across mainstream benchmarks.