Language-Guided Self-Supervised Video Summarization Using Text Semantic Matching Considering the Diversity of the Video
作者: Tomoya Sugihara, Shuntaro Masuda, Ling Xiao, Toshihiko Yamasaki
分类: cs.CV
发布日期: 2024-05-14 (更新: 2024-08-20)
💡 一句话要点
提出一种基于语言引导的自监督视频摘要方法，利用文本语义匹配和视频多样性优化。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频摘要 自监督学习 语言引导 文本语义匹配 视频多样性
📋 核心要点
- 现有视频摘要方法依赖有监督学习，需要大量人工标注，成本高昂且主观性强。
- 利用大型语言模型理解上下文的能力，将视频摘要任务转化为自然语言处理任务，实现自监督学习。
- 通过优化考虑视频多样性的损失函数，并在SumMe数据集上取得了当前最佳的排序相关系数。
📝 摘要（中文）
本文研究了自监督视频摘要方法，旨在克服现有监督方法对耗时且主观的人工标注的依赖。受大型语言模型（LLMs）成功的启发，本文探索了将视频摘要任务转化为自然语言处理（NLP）任务的可行性。利用LLMs在上下文理解方面的优势，旨在提高自监督视频摘要的有效性。该方法首先为每个视频帧生成字幕，然后由LLMs将这些字幕合成为文本摘要。随后，测量字幕和文本摘要之间的语义距离。特别地，本文提出了一种新的损失函数，以根据视频的多样性来优化模型。最后，可以通过选择与文本摘要相似的字幕的帧来生成摘要视频。该方法在SumMe数据集上实现了最先进的排序相关系数性能。此外，该方法还具有实现个性化摘要的新特性。
🔬 方法详解
问题定义：视频摘要旨在从长视频中提取关键帧或片段，生成简洁且信息量丰富的视频概要。现有方法主要依赖于有监督学习，需要大量人工标注数据，这既耗时又引入了主观偏差。因此，如何设计一种无需人工标注的自监督视频摘要方法是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大文本理解能力，将视频摘要任务转化为文本语义匹配问题。通过将视频帧转化为文本描述，并利用LLMs生成视频的文本摘要，然后通过比较帧描述和文本摘要的语义相似度来选择关键帧。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 视频帧字幕生成：使用预训练模型为每个视频帧生成文本字幕。2) 文本摘要生成：利用LLMs将帧字幕合成为视频的文本摘要。3) 语义距离计算：计算每个帧字幕与文本摘要之间的语义距离。4) 关键帧选择：根据语义距离选择与文本摘要最相似的帧作为关键帧。5) 损失函数优化：设计考虑视频多样性的损失函数，优化模型参数。
关键创新：本文的关键创新在于提出了一种新的损失函数，该损失函数考虑了视频的多样性。传统的语义匹配方法往往只关注帧字幕与文本摘要之间的相似度，而忽略了视频内容的多样性。本文提出的损失函数通过鼓励选择具有代表性的帧，从而提高视频摘要的质量。
关键设计：该方法使用预训练的图像字幕模型（例如BLIP）生成帧字幕。使用预训练的LLMs（例如GPT-3）生成文本摘要。语义距离采用余弦相似度计算。损失函数包含两部分：一部分是帧字幕与文本摘要之间的语义相似度损失，另一部分是鼓励选择具有代表性的帧的多样性损失。多样性损失的具体形式未知，原文未详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在SumMe数据集上取得了当前最佳的排序相关系数性能，表明了其在自监督视频摘要方面的有效性。此外，该方法还具有生成个性化摘要的潜力，可以根据用户需求定制视频概要。具体的性能提升数据未知，原文未提供详细的数值对比。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频监控、新闻报道、教育视频等领域，自动生成视频摘要，方便用户快速了解视频内容。个性化摘要功能可以根据用户兴趣生成定制化的视频概要。未来可应用于智能推荐系统，提升用户体验。
📄 摘要（原文）
Current video summarization methods rely heavily on supervised computer vision techniques, which demands time-consuming and subjective manual annotations. To overcome these limitations, we investigated self-supervised video summarization. Inspired by the success of Large Language Models (LLMs), we explored the feasibility in transforming the video summarization task into a Natural Language Processing (NLP) task. By leveraging the advantages of LLMs in context understanding, we aim to enhance the effectiveness of self-supervised video summarization. Our method begins by generating captions for individual video frames, which are then synthesized into text summaries by LLMs. Subsequently, we measure semantic distance between the captions and the text summary. Notably, we propose a novel loss function to optimize our model according to the diversity of the video. Finally, the summarized video can be generated by selecting the frames with captions similar to the text summary. Our method achieves state-of-the-art performance on the SumMe dataset in rank correlation coefficients. In addition, our method has a novel feature of being able to achieve personalized summarization.