SalFoM: Dynamic Saliency Prediction with Video Foundation Models

📄 arXiv: 2404.03097v1 📥 PDF

作者: Morteza Moradi, Mohammad Moradi, Francesco Rundo, Concetto Spampinato, Ali Borji, Simone Palazzo

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-03

备注: 15 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出SalFoM以解决视频显著性预测中的动态建模问题

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

关键词: 视频显著性预测 动态建模 时空变换器 特征提取 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有视频显著性预测模型在有限数据上训练，导致其在实际应用中的泛化能力不足。
  2. SalFoM模型采用编码-解码器架构，结合UnMasked Teacher作为特征提取器，创新性地整合局部与全局时空信息。
  3. 在多个VSP基准数据集上，SalFoM模型的表现优于当前最先进的方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，视频显著性预测（VSP）在性能上取得了显著进展，接近人类视觉系统的表现。然而，现有的最先进模型使用的时空变换器在有限数据上训练，限制了其在下游任务中的适应性。视觉基础模型的优势为改善VSP过程提供了潜在解决方案，但将图像基础模型适应于视频领域面临建模场景动态和捕捉时间信息的重大挑战。为了解决这些问题，本文首次设计了一种基于视频基础模型的VSP模型SalFoM，采用编码-解码器的视频变换器架构。该模型使用UnMasked Teacher（UMT）作为特征提取器，并提出了一种异构解码器，结合局部和全局时空信息，生成最终的显著性图。我们在DHF1K、Hollywood-2和UCF-Sports等具有挑战性的VSP基准数据集上的定性和定量实验表明，所提模型在性能上优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视频显著性预测中的动态建模问题，现有方法在有限数据上训练，导致其泛化能力不足，难以适应复杂的场景变化。

核心思路：SalFoM模型通过引入视频基础模型，采用编码-解码器架构，旨在有效捕捉视频中的时空动态信息，从而提高显著性预测的准确性。

技术框架：SalFoM的整体架构包括一个特征提取器（UnMasked Teacher）和一个异构解码器。解码器结合了局部和全局时空信息，利用时空变换器生成最终的显著性图。

关键创新：SalFoM的主要创新在于其异构解码器设计，能够同时处理局部和全局信息，显著提升了模型在动态场景中的表现，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：模型的关键设计包括使用UnMasked Teacher作为特征提取器，采用局部感知的时空变换器，以及在解码阶段整合多种视角的信息，以生成更为准确的显著性图。

📊 实验亮点

在DHF1K、Hollywood-2和UCF-Sports等数据集上的实验结果显示，SalFoM模型在显著性预测任务中超越了现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到了X%（具体数据待补充），验证了其在复杂视频场景中的有效性。

🎯 应用场景

该研究在视频分析、智能监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用潜力。通过提升视频显著性预测的准确性，SalFoM能够帮助系统更好地理解和分析动态场景，从而提高决策能力和响应速度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in video saliency prediction (VSP) have shown promising performance compared to the human visual system, whose emulation is the primary goal of VSP. However, current state-of-the-art models employ spatio-temporal transformers trained on limited amounts of data, hindering generalizability adaptation to downstream tasks. The benefits of vision foundation models present a potential solution to improve the VSP process. However, adapting image foundation models to the video domain presents significant challenges in modeling scene dynamics and capturing temporal information. To address these challenges, and as the first initiative to design a VSP model based on video foundation models, we introduce SalFoM, a novel encoder-decoder video transformer architecture. Our model employs UnMasked Teacher (UMT) as feature extractor and presents a heterogeneous decoder which features a locality-aware spatio-temporal transformer and integrates local and global spatio-temporal information from various perspectives to produce the final saliency map. Our qualitative and quantitative experiments on the challenging VSP benchmark datasets of DHF1K, Hollywood-2 and UCF-Sports demonstrate the superiority of our proposed model in comparison with the state-of-the-art methods.