Labeling Comic Mischief Content in Online Videos with a Multimodal Hierarchical-Cross-Attention Model

📄 arXiv: 2406.07841v1 📥 PDF

作者: Elaheh Baharlouei, Mahsa Shafaei, Yigeng Zhang, Hugo Jair Escalante, Thamar Solorio

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-06-12

💡 一句话要点

提出一种多模态分层交叉注意力模型，用于检测在线视频中的滑稽恶作剧内容。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 滑稽恶作剧检测 多模态融合 分层注意力 交叉注意力 视频内容理解

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效识别融合幽默与暴力、成人内容等元素的滑稽恶作剧视频。
  2. 提出一种多模态分层交叉注意力模型（HICCAP），利用视频、文本和音频信息进行内容理解。
  3. 实验表明，该模型在滑稽恶作剧检测和类型分类任务上显著优于现有方法，并在多个数据集上表现出色。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决在线媒体中检测可疑内容的问题，特别是滑稽恶作剧这一子类别。此类内容将暴力、成人内容或讽刺等元素与幽默相结合，使其难以检测。采用多模态方法对于捕捉滑稽恶作剧内容中固有的细微细节至关重要。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的端到端多模态系统，用于滑稽恶作剧检测任务。作为这项贡献的一部分，我们发布了一个针对目标任务的新数据集，该数据集包含三种模态：视频、文本（视频字幕和副标题）和音频。我们还设计了一个带有字幕的分层交叉注意力模型（HICCAP），以捕捉这些模态之间错综复杂的关系。结果表明，所提出的方法对滑稽恶作剧检测及其类型分类的鲁棒基线和最先进模型进行了显著改进。这强调了我们的系统在帮助用户对他们选择观看的在线内容做出明智决策方面的潜力。此外，我们在 UCF101、HMDB51 和 XD-Violence 数据集上进行了实验，将我们的模型与其他最先进的方法进行比较，展示了我们提出的模型在各种场景中的出色性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在线视频中滑稽恶作剧内容的自动检测问题。现有的方法在处理这种复杂、多模态的内容时表现不佳，因为滑稽恶作剧往往包含多种元素（如暴力、成人内容、讽刺）并与幽默混合，使得传统的基于单一模态或简单融合的方法难以有效识别。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态信息（视频、文本、音频）之间的互补性，通过分层交叉注意力机制来学习它们之间的复杂关系。通过这种方式，模型可以更好地理解视频的内容，从而更准确地识别滑稽恶作剧。

技术框架：该系统是一个端到端的框架，包含以下主要模块：1) 特征提取模块：分别从视频、文本（字幕和副标题）和音频中提取特征。2) 分层交叉注意力模块（HICCAP）：该模块是核心，用于学习不同模态之间的关系。它首先在模态内部进行注意力加权，然后进行跨模态的交叉注意力学习。3) 分类模块：基于学习到的多模态融合特征，对视频进行分类，判断其是否包含滑稽恶作剧内容。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了HICCAP模型，该模型能够有效地捕捉不同模态之间的复杂关系。传统的融合方法通常采用简单的拼接或加权平均，无法充分利用不同模态之间的互补信息。HICCAP通过分层交叉注意力机制，能够更精细地学习模态之间的依赖关系，从而提高检测性能。

关键设计：HICCAP模型包含两个主要的注意力层：模态内注意力层和跨模态注意力层。模态内注意力层用于学习每个模态内部不同特征的重要性，例如，在视频模态中，不同的帧可能具有不同的重要性。跨模态注意力层用于学习不同模态之间的关系，例如，视频中的动作可能与文本中的描述相关联。损失函数采用交叉熵损失函数，用于优化分类结果。具体的网络结构细节和参数设置在论文中有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的HICCAP模型在滑稽恶作剧检测任务上取得了显著的性能提升，优于现有的基线方法和最先进的模型。具体而言，该模型在所提出的新数据集上取得了最佳性能，并且在 UCF101、HMDB51 和 XD-Violence 等数据集上也表现出色，证明了其泛化能力。具体的性能提升幅度未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线视频平台的内容审核，自动识别和过滤包含滑稽恶作剧的内容，从而保护用户免受不适宜内容的侵害。此外，该技术还可以用于个性化推荐系统，根据用户的偏好过滤或推荐特定类型的内容。未来，该技术可以扩展到其他类型的内容检测，例如仇恨言论、虚假信息等。

📄 摘要（原文）

We address the challenge of detecting questionable content in online media, specifically the subcategory of comic mischief. This type of content combines elements such as violence, adult content, or sarcasm with humor, making it difficult to detect. Employing a multimodal approach is vital to capture the subtle details inherent in comic mischief content. To tackle this problem, we propose a novel end-to-end multimodal system for the task of comic mischief detection. As part of this contribution, we release a novel dataset for the targeted task consisting of three modalities: video, text (video captions and subtitles), and audio. We also design a HIerarchical Cross-attention model with CAPtions (HICCAP) to capture the intricate relationships among these modalities. The results show that the proposed approach makes a significant improvement over robust baselines and state-of-the-art models for comic mischief detection and its type classification. This emphasizes the potential of our system to empower users, to make informed decisions about the online content they choose to see. In addition, we conduct experiments on the UCF101, HMDB51, and XD-Violence datasets, comparing our model against other state-of-the-art approaches showcasing the outstanding performance of our proposed model in various scenarios.