DIBS: Enhancing Dense Video Captioning with Unlabeled Videos via Pseudo Boundary Enrichment and Online Refinement

📄 arXiv: 2404.02755v1 📥 PDF

作者: Hao Wu, Huabin Liu, Yu Qiao, Xiao Sun

分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2024-04-03

备注: Accepted by CVPR 2024

💡 一句话要点

提出DIBS框架以提升密集视频字幕生成质量

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

关键词: 密集视频字幕生成 伪事件边界 在线边界精炼 大型语言模型 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有的密集视频字幕生成方法在生成事件字幕和伪事件边界的质量上存在不足，尤其是在未标注视频数据的利用上。
  2. DIBS框架通过结合大型语言模型生成DVC导向的字幕候选，并采用在线边界精炼策略，提升伪边界的质量。
  3. 在实验中，DIBS在YouCook2和ActivityNet等标准数据集上表现优异，超越了Vid2Seq，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

我们提出了Dive Into the BoundarieS (DIBS)，这是一个新颖的密集视频字幕生成（DVC）预训练框架，旨在提高从未标注视频生成的事件字幕及其伪事件边界的质量。通过利用多样的大型语言模型（LLMs），我们生成丰富的DVC导向字幕候选，并在多个精心设计的目标下优化相应的伪边界，考虑多样性、事件中心性、时间顺序和连贯性。此外，我们引入了一种新的在线边界精炼策略，在训练过程中迭代改善伪边界的质量。通过利用大量未标注视频数据，如HowTo100M，我们在标准DVC数据集如YouCook2和ActivityNet上取得了显著进展，超越了之前的最先进方法Vid2Seq，在大多数指标上表现更佳，仅使用了Vid2Seq预训练所需的0.4%未标注视频数据。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决密集视频字幕生成中的伪事件边界和事件字幕质量不足的问题。现有方法在未标注视频数据的利用上存在局限，导致生成的字幕和边界不够准确和丰富。

核心思路：DIBS框架的核心思路是利用大型语言模型生成多样的DVC导向字幕候选，并通过精心设计的目标优化伪边界，同时引入在线边界精炼策略以迭代提升边界质量。

技术框架：DIBS的整体架构包括两个主要模块：字幕生成模块和边界优化模块。字幕生成模块利用LLMs生成候选字幕，边界优化模块则在训练过程中不断调整伪边界。

关键创新：DIBS的主要创新在于引入了在线边界精炼策略，这一策略使得伪边界在训练过程中能够得到持续的改进，与现有方法相比，显著提升了生成质量。

关键设计：在技术细节上，DIBS采用了多样性、事件中心性、时间顺序和连贯性作为损失函数的设计目标，确保生成的字幕和边界在多个维度上都能达到较高的质量标准。通过这些设计，DIBS能够有效利用未标注视频数据。

📊 实验亮点

在实验中，DIBS在YouCook2和ActivityNet等标准数据集上超越了Vid2Seq，显示出在大多数指标上的显著提升。具体而言，DIBS仅使用了Vid2Seq预训练所需的0.4%未标注视频数据，仍然实现了优异的性能表现。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、视频检索、自动化内容生成等。DIBS框架能够帮助提升视频内容的理解和处理能力，具有广泛的实际价值和未来影响，尤其是在需要高质量视频分析的场景中。

📄 摘要（原文）

We present Dive Into the BoundarieS (DIBS), a novel pretraining framework for dense video captioning (DVC), that elaborates on improving the quality of the generated event captions and their associated pseudo event boundaries from unlabeled videos. By leveraging the capabilities of diverse large language models (LLMs), we generate rich DVC-oriented caption candidates and optimize the corresponding pseudo boundaries under several meticulously designed objectives, considering diversity, event-centricity, temporal ordering, and coherence. Moreover, we further introduce a novel online boundary refinement strategy that iteratively improves the quality of pseudo boundaries during training. Comprehensive experiments have been conducted to examine the effectiveness of the proposed technique components. By leveraging a substantial amount of unlabeled video data, such as HowTo100M, we achieve a remarkable advancement on standard DVC datasets like YouCook2 and ActivityNet. We outperform the previous state-of-the-art Vid2Seq across a majority of metrics, achieving this with just 0.4% of the unlabeled video data used for pre-training by Vid2Seq.