Diversifying Query: Region-Guided Transformer for Temporal Sentence Grounding
作者: Xiaolong Sun, Liushuai Shi, Le Wang, Sanping Zhou, Kun Xia, Yabing Wang, Gang Hua
分类: cs.CV
发布日期: 2024-05-31 (更新: 2024-12-19)
备注: Accepted by AAAI-25. Code is available at https://github.com/TensorsSun/RGTR
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出区域引导Transformer（RGTR）以解决时序语句定位中提议重叠冗余问题。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 时序语句定位 Transformer 区域引导 视频理解 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有基于DETR的时序语句定位模型存在提议重叠和冗余问题，导致预测精度下降。
- RGTR采用锚点对作为时刻查询，引入显式区域指导，降低优化难度并保证预测多样性。
- 实验结果表明，RGTR在QVHighlights、Charades-STA和TACoS数据集上超越了现有最佳方法。
📝 摘要（中文）
时序语句定位是一项具有挑战性的任务，旨在定位与语言描述相关的时刻跨度。虽然最近基于DETR的模型通过利用多个可学习的时刻查询取得了显著进展，但它们存在提议重叠和冗余的问题，导致不准确的预测。我们将此限制归因于缺乏与任务相关的指导，使得可学习的查询无法服务于特定的模式。此外，可变和开放词汇语言描述产生的复杂解空间使优化变得复杂，使得可学习的查询更难以自适应地区分彼此。为了解决这个限制，我们提出了一种用于时序语句定位的区域引导Transformer（RGTR），它使时刻查询多样化，以消除重叠和冗余的预测。RGTR没有使用可学习的查询，而是采用一组锚点对作为时刻查询，以引入显式的区域指导。每个锚点对负责特定时间区域的时刻预测，从而降低了优化难度并确保了最终预测的多样性。此外，我们设计了一个IoU感知评分头来提高提议质量。大量的实验表明了RGTR的有效性，在QVHighlights、Charades-STA和TACoS数据集上优于最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：时序语句定位旨在根据给定的自然语言描述，在视频中找到对应的时间片段。现有基于DETR的方法虽然利用可学习的查询取得了进展，但由于缺乏任务相关的指导，导致生成的候选片段存在大量的重叠和冗余，影响了定位的准确性。此外，开放词汇的语言描述增加了搜索空间的复杂性，使得模型难以区分不同的候选片段。
核心思路：RGTR的核心思路是通过引入区域引导来解决查询的多样性问题。不同于使用可学习的查询，RGTR使用预定义的锚点对作为查询，每个锚点对负责预测特定时间区域内的片段。这种方式显式地将查询与特定的时间区域关联起来，从而避免了查询之间的相互干扰，提高了查询的多样性。
技术框架：RGTR的整体架构基于Transformer，主要包含以下几个模块：1) 视频特征提取模块：用于提取视频帧的视觉特征。2) 文本特征提取模块：用于提取输入语句的语义特征。3) 区域引导Transformer编码器：使用锚点对作为查询，结合视频和文本特征进行编码，生成包含区域信息的片段表示。4) IoU感知评分头：用于预测每个片段的置信度和与真实片段的IoU。
关键创新：RGTR的关键创新在于使用锚点对作为查询，引入了显式的区域指导。这种方法有效地解决了现有方法中查询多样性不足的问题，降低了优化难度，提高了预测的准确性。此外，IoU感知评分头能够更准确地评估片段的质量，进一步提升了性能。
关键设计：RGTR使用一组预定义的锚点对作为查询，每个锚点对表示一个特定的时间区域。锚点对的生成方式未知，但其目的是覆盖视频的不同时间段。IoU感知评分头的设计目标是预测片段的置信度和与真实片段的IoU，具体实现方式未知。损失函数的设计可能包括定位损失和IoU预测损失，具体细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RGTR在QVHighlights、Charades-STA和TACoS三个数据集上均取得了state-of-the-art的结果。具体性能提升数据未知，但论文强调RGTR显著优于现有方法，证明了其有效性。
🎯 应用场景
RGTR可应用于视频内容理解、视频检索、智能监控等领域。例如，在视频检索中，用户可以通过自然语言描述快速找到视频中感兴趣的片段。在智能监控中，可以根据事件描述自动定位异常行为发生的时间。
📄 摘要（原文）
Temporal sentence grounding is a challenging task that aims to localize the moment spans relevant to a language description. Although recent DETR-based models have achieved notable progress by leveraging multiple learnable moment queries, they suffer from overlapped and redundant proposals, leading to inaccurate predictions. We attribute this limitation to the lack of task-related guidance for the learnable queries to serve a specific mode. Furthermore, the complex solution space generated by variable and open-vocabulary language descriptions complicates optimization, making it harder for learnable queries to distinguish each other adaptively. To tackle this limitation, we present a Region-Guided TRansformer (RGTR) for temporal sentence grounding, which diversifies moment queries to eliminate overlapped and redundant predictions. Instead of using learnable queries, RGTR adopts a set of anchor pairs as moment queries to introduce explicit regional guidance. Each anchor pair takes charge of moment prediction for a specific temporal region, which reduces the optimization difficulty and ensures the diversity of the final predictions. In addition, we design an IoU-aware scoring head to improve proposal quality. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of RGTR, outperforming state-of-the-art methods on QVHighlights, Charades-STA and TACoS datasets. Codes are available at https://github.com/TensorsSun/RGTR