Context-Enhanced Video Moment Retrieval with Large Language Models

📄 arXiv: 2405.12540v1 📥 PDF

作者: Weijia Liu, Bo Miao, Jiuxin Cao, Xuelin Zhu, Bo Liu, Mehwish Nasim, Ajmal Mian

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2024-05-21

💡 一句话要点

提出LMR模型，利用大语言模型增强视频上下文，提升视频片段检索性能。

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

关键词: 视频片段检索 大语言模型 上下文增强 跨模态对齐 Transformer 视频理解 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有视频片段检索方法在处理复杂场景，特别是需要理解环境、人物和动作的查询时表现不足。
  2. LMR利用大语言模型生成与目标相关的上下文语义，增强视频表示，并设计语言条件Transformer进行检索。
  3. 实验表明，LMR在QVHighlights和Charades-STA数据集上取得了显著的性能提升，尤其是在复杂查询的定位上。

📝 摘要（中文）

现有的视频片段检索(VMR)方法难以对齐涉及特定环境细节、人物描述和动作叙述的复杂场景。为了解决这个问题，我们提出了一种基于大语言模型引导的片段检索(LMR)方法，该方法利用大语言模型(LLM)的广泛知识来改进视频上下文表示和跨模态对齐，从而促进目标片段的精确定位。具体来说，LMR引入了一种基于LLM的上下文增强技术，以生成关键的、与目标相关的上下文语义。这些语义与视觉特征相结合，以产生具有区分性的视频表示。最后，设计了一个语言条件Transformer，使用对齐的视频表示来动态解码自由形式的语言查询，用于片段检索。大量的实验表明，LMR实现了最先进的结果，在具有挑战性的QVHighlights和Charades-STA基准测试中，分别比最接近的竞争对手高出3.28%和4.06%。更重要的是，对于复杂查询的定位，性能提升更为显著。

🔬 方法详解

问题定义：视频片段检索旨在根据给定的自然语言查询，从视频中定位出对应的片段。现有方法在处理需要理解复杂上下文的查询时表现不佳，例如涉及特定环境、人物描述和动作叙述的查询。这些方法难以有效地对齐视觉信息和语言信息，导致检索精度下降。

核心思路：LMR的核心思路是利用大语言模型(LLM)的强大知识库和推理能力，为视频片段检索提供更丰富的上下文信息。通过LLM生成与查询相关的上下文语义，增强视频表示，从而提高跨模态对齐的准确性，最终提升检索性能。

技术框架：LMR的整体框架包括以下几个主要模块：1) 上下文增强模块：使用LLM生成与目标相关的上下文语义。2) 视频表示模块：将上下文语义与视觉特征相结合，生成具有区分性的视频表示。3) 语言条件Transformer：用于解码自由形式的语言查询，并使用对齐的视频表示进行片段检索。整个流程是先利用LLM增强视频上下文，然后进行跨模态对齐和检索。

关键创新：LMR最重要的技术创新点在于利用LLM进行上下文增强。与传统方法直接使用视觉特征进行检索不同，LMR通过LLM引入了外部知识，从而能够更好地理解复杂查询的语义，并生成更具区分性的视频表示。这种方法能够有效地解决现有方法在处理复杂场景时表现不佳的问题。

关键设计：上下文增强模块的具体实现细节未知，但可以推测其可能使用Prompt Engineering等技术来引导LLM生成相关的上下文信息。语言条件Transformer的设计也未知，但其目标是根据语言查询动态地调整视频表示，从而实现更精确的片段检索。损失函数和参数设置等细节也未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

LMR在QVHighlights和Charades-STA数据集上取得了显著的性能提升。在QVHighlights数据集上，LMR比最接近的竞争对手高出3.28%。在Charades-STA数据集上，LMR比最接近的竞争对手高出4.06%。尤其值得注意的是，LMR在复杂查询的定位上表现出更明显的优势，表明其能够更好地理解和处理复杂的视频场景。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容理解、智能视频搜索、视频编辑和智能监控等领域。通过提升视频片段检索的准确性，可以帮助用户更快速地找到感兴趣的视频内容，提高视频分析和处理的效率，并为智能视频应用提供更强大的技术支持。

📄 摘要（原文）

Current methods for Video Moment Retrieval (VMR) struggle to align complex situations involving specific environmental details, character descriptions, and action narratives. To tackle this issue, we propose a Large Language Model-guided Moment Retrieval (LMR) approach that employs the extensive knowledge of Large Language Models (LLMs) to improve video context representation as well as cross-modal alignment, facilitating accurate localization of target moments. Specifically, LMR introduces a context enhancement technique with LLMs to generate crucial target-related context semantics. These semantics are integrated with visual features for producing discriminative video representations. Finally, a language-conditioned transformer is designed to decode free-form language queries, on the fly, using aligned video representations for moment retrieval. Extensive experiments demonstrate that LMR achieves state-of-the-art results, outperforming the nearest competitor by up to 3.28\% and 4.06\% on the challenging QVHighlights and Charades-STA benchmarks, respectively. More importantly, the performance gains are significantly higher for localization of complex queries.