Artemis: Towards Referential Understanding in Complex Videos

📄 arXiv: 2406.00258v1 📥 PDF

作者: Jihao Qiu, Yuan Zhang, Xi Tang, Lingxi Xie, Tianren Ma, Pengyu Yan, David Doermann, Qixiang Ye, Yunjie Tian

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-06-01

备注: 19 pages, 14 figures. Code and data are available at https://github.com/qiujihao19/Artemis

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Artemis：面向复杂视频中指示理解的多模态大语言模型

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 指示理解 多模态大语言模型 视频问答 目标跟踪

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在基于视频的指示理解场景中表现不足，无法充分理解视频中丰富的视觉信息。
  2. Artemis通过跟踪和选择视频中的时空特征，提取紧凑的、特定于目标的视频特征，从而实现更精细的指示理解。
  3. 在VideoRef45K数据集上的实验表明，Artemis在定量和定性方面都表现出良好的性能，并能与其他工具集成以理解复杂场景。

📝 摘要（中文）

本文提出了Artemis，一个多模态大语言模型（MLLM），旨在将基于视频的指示理解提升到更精细的水平。给定一个视频，Artemis接收一个自然语言问题，以及视频帧中的一个边界框，并描述整个视频中被指示的目标。实现这一目标的关键在于提取紧凑的、特定于目标的视频特征，为此，我们通过跟踪和选择视频中的时空特征，建立了一个坚实的基础。我们使用新建立的VideoRef45K数据集（包含45K个视频问答对）训练Artemis，并设计了一个计算高效的三阶段训练过程。实验结果在定量和定性方面都很有希望。此外，我们还展示了Artemis可以与视频定位和文本摘要工具集成，以理解更复杂的场景。代码和数据可在https://github.com/qiujihao19/Artemis获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂视频中的指示理解问题，即给定视频、自然语言问题以及视频帧中的目标边界框，模型需要准确描述整个视频中被指示的目标。现有方法在处理复杂场景和提取目标特定特征方面存在不足，难以实现精细化的指示理解。

核心思路：论文的核心思路是通过跟踪和选择视频中的时空特征，提取紧凑且目标特定的视频特征。这种方法能够有效捕捉目标在视频中的运动轨迹和上下文信息，从而实现更准确的指示理解。

技术框架：Artemis的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 视频特征提取：利用预训练的视觉模型提取视频帧的视觉特征。2) 目标跟踪与特征选择：根据给定的边界框，在视频中跟踪目标，并选择与目标相关的时空特征。3) 多模态融合与答案生成：将提取的视频特征与自然语言问题进行融合，利用大语言模型生成对被指示目标的描述。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于跟踪和选择的时空特征提取方法，能够有效提取目标特定的视频特征。此外，论文还构建了一个大规模的视频问答数据集VideoRef45K，为模型的训练和评估提供了数据支持。

关键设计：Artemis采用了三阶段训练过程，包括预训练、微调和强化学习。在预训练阶段，模型学习通用的视觉和语言知识。在微调阶段，模型在VideoRef45K数据集上进行训练，以适应指示理解任务。在强化学习阶段，模型通过奖励机制进一步优化答案的质量。具体的网络结构和损失函数等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Artemis在VideoRef45K数据集上取得了有希望的结果，表明其在视频指示理解方面具有显著的潜力。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，属于未知信息。论文强调了Artemis能够与其他视频处理工具（如视频定位和文本摘要）集成，以理解更复杂的场景。

🎯 应用场景

Artemis在视频监控、智能安防、人机交互、视频编辑等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于自动生成视频描述、辅助视频内容检索、实现更自然的人机对话等。该研究有助于提升机器对视频内容的理解能力，为构建更智能的视频应用奠定基础。

📄 摘要（原文）

Videos carry rich visual information including object description, action, interaction, etc., but the existing multimodal large language models (MLLMs) fell short in referential understanding scenarios such as video-based referring. In this paper, we present Artemis, an MLLM that pushes video-based referential understanding to a finer level. Given a video, Artemis receives a natural-language question with a bounding box in any video frame and describes the referred target in the entire video. The key to achieving this goal lies in extracting compact, target-specific video features, where we set a solid baseline by tracking and selecting spatiotemporal features from the video. We train Artemis on the newly established VideoRef45K dataset with 45K video-QA pairs and design a computationally efficient, three-stage training procedure. Results are promising both quantitatively and qualitatively. Additionally, we show that \model can be integrated with video grounding and text summarization tools to understand more complex scenarios. Code and data are available at https://github.com/qiujihao19/Artemis.