Temporal Grounding of Activities using Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2407.06157v1 📥 PDF

作者: Young Chol Song

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-05-30

💡 一句话要点

提出基于多模态大语言模型的时序活动定位方法，优于现有视频LLM。

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

关键词: 时序活动定位 多模态大语言模型 视频理解 指令调优 图像文本融合 Charades-STA数据集

📋 核心要点

  1. 现有视频理解方法在活动时序定位方面存在不足，难以精确定位视频中动作发生的时间。
  2. 提出一种两阶段方法，结合图像和文本信息，利用多模态大语言模型进行时序活动定位。
  3. 实验结果表明，该方法优于现有的基于视频的LLM，并通过指令调优进一步提升了性能。

📝 摘要（中文）

本文研究了利用多模态大语言模型（LLM）进行活动时序定位的问题，即在更大的事件上下文中识别特定动作的时间间隔。多模态LLM的最新进展为增强时序推理能力提供了新的机会。本文评估了结合基于图像和文本的LLM的两阶段方法在时序活动定位中的有效性，结果表明该方法优于现有的基于视频的LLM。此外，我们还探讨了指令调优对较小多模态LLM的影响，表明改进其处理动作查询的能力可以产生更具表现力和信息量的输出，从而提高其在识别活动特定时间间隔方面的性能。在Charades-STA数据集上的实验结果突出了这种方法在推进时序活动定位和视频理解领域的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频理解中的时序活动定位问题，即给定一个视频和一段文本描述，精确地识别视频中与文本描述相符的动作发生的时间区间。现有方法，特别是基于视频的大语言模型，在时序推理和定位精度上存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大语言模型（LLM）的强大能力，结合视频帧的图像信息和文本描述，分阶段进行时序活动定位。通过图像和文本的互补信息，增强模型对视频内容的理解，从而更准确地定位活动的时间范围。

技术框架：该方法采用两阶段框架。第一阶段，利用图像和文本信息，通过LLM生成候选的时间区间。第二阶段，对候选区间进行精细化调整，最终确定活动的精确时间范围。具体来说，可能包含以下模块：1) 视频帧特征提取模块；2) 文本特征提取模块；3) 多模态LLM推理模块；4) 时序区间优化模块。

关键创新：该方法的关键创新在于结合了图像和文本信息，并利用指令调优来提升LLM的时序推理能力。通过指令调优，可以使LLM更好地理解动作查询，并生成更具表现力和信息量的输出，从而提高时序活动定位的准确性。与现有方法相比，该方法更有效地利用了多模态信息，并针对时序推理进行了优化。

关键设计：论文可能采用了预训练的多模态LLM，并在此基础上进行了指令调优。指令调优可能使用了特定的数据集和损失函数，以提高LLM对时序活动定位任务的适应性。具体的网络结构、损失函数和参数设置等细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Charades-STA数据集上优于现有的基于视频的LLM。通过指令调优，进一步提升了模型在时序活动定位任务上的性能，表明了该方法在推进时序活动定位和视频理解领域的潜力。具体的性能提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频监控、视频内容检索、人机交互等领域。例如，在智能视频监控中，可以自动检测异常行为并发出警报；在视频内容检索中，可以根据用户输入的文本描述快速定位到视频中的相关片段；在人机交互中，可以实现更自然、更智能的视频控制。

📄 摘要（原文）

Temporal grounding of activities, the identification of specific time intervals of actions within a larger event context, is a critical task in video understanding. Recent advancements in multimodal large language models (LLMs) offer new opportunities for enhancing temporal reasoning capabilities. In this paper, we evaluate the effectiveness of combining image-based and text-based large language models (LLMs) in a two-stage approach for temporal activity localization. We demonstrate that our method outperforms existing video-based LLMs. Furthermore, we explore the impact of instruction-tuning on a smaller multimodal LLM, showing that refining its ability to process action queries leads to more expressive and informative outputs, thereby enhancing its performance in identifying specific time intervals of activities. Our experimental results on the Charades-STA dataset highlight the potential of this approach in advancing the field of temporal activity localization and video understanding.