VideoGPT+: Integrating Image and Video Encoders for Enhanced Video Understanding
作者: Muhammad Maaz, Hanoona Rasheed, Salman Khan, Fahad Khan
分类: cs.CV
发布日期: 2024-06-13
备注: Technical Report
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
VideoGPT+：融合图像与视频编码器，提升视频理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频理解 多模态融合 图像编码器 视频编码器 自适应池化 大型语言模型 视频问答
📋 核心要点
- 现有视频LMMs依赖单一图像或视频编码器，图像编码器缺乏时间信息，视频编码器受限于计算资源，导致性能瓶颈。
- VideoGPT+融合图像和视频编码器的优势，利用图像编码器提取空间细节，视频编码器捕捉时间上下文，提升视频理解能力。
- 实验表明，VideoGPT+在VCGBench、MVBench等多个视频基准测试中取得了显著提升，并通过自建数据集进一步增强了性能。
📝 摘要（中文）
大型多模态模型（LMMs）在视频理解方面取得了显著进展，这得益于语言模型的进步。现有的视频LMMs虽然利用了先进的大型语言模型（LLMs），但它们依赖于图像或视频编码器来处理视觉输入，而两者各有局限。图像编码器擅长捕捉帧序列中丰富的空间细节，但缺乏明确的时间上下文，这在具有复杂动作序列的视频中至关重要。另一方面，视频编码器提供时间上下文，但通常受到计算约束的限制，导致只能以较低分辨率处理稀疏帧，从而降低了上下文和空间理解能力。为此，我们提出了VideoGPT+，它结合了图像编码器（用于详细的空间理解）和视频编码器（用于全局时间上下文建模）的互补优势。该模型通过将视频分成更小的片段来处理视频，并对图像和视频编码器提取的特征应用自适应池化策略。我们的架构在多个视频基准测试中表现出改进的性能，包括VCGBench、MVBench和零样本问答。此外，我们使用一种新颖的半自动标注流程开发了112K视频指令集，进一步提高了模型性能。此外，为了全面评估视频LMMs，我们提出了VCGBench-Diverse，涵盖了18个广泛的视频类别，如生活方式、体育、科学、游戏和监控视频。这个包含4,354个问答对的基准测试评估了现有LMMs在密集视频字幕、空间和时间理解以及复杂推理方面的泛化能力，确保了对不同视频类型和动态的全面评估。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频大型多模态模型（Video LMMs）在处理视频理解任务时，通常依赖于单一类型的视觉编码器，要么是图像编码器，要么是视频编码器。图像编码器擅长捕捉视频帧中的空间细节，但缺乏对时间上下文的建模能力，难以理解视频中的动作序列和事件演变。而视频编码器虽然能够捕捉时间信息，但由于计算资源的限制，通常只能处理稀疏的低分辨率帧，导致空间细节的丢失。因此，如何有效地融合空间和时间信息，提升视频理解能力，是本文要解决的核心问题。
核心思路：VideoGPT+的核心思路是结合图像编码器和视频编码器的优势，利用图像编码器提取视频帧中的精细空间特征，利用视频编码器捕捉视频中的全局时间上下文信息。通过融合这两种不同类型的特征，模型可以更全面地理解视频内容，从而提升视频理解任务的性能。这种融合策略旨在克服单一编码器的局限性，实现空间和时间信息的互补。
技术框架：VideoGPT+的整体架构包含以下几个主要模块：1) 视频分割模块：将输入视频分割成多个短视频片段。2) 图像编码器：对每个视频片段中的关键帧进行编码，提取空间特征。3) 视频编码器：对整个视频片段进行编码，提取时间上下文特征。4) 自适应池化模块：对图像和视频编码器提取的特征进行自适应池化，融合空间和时间信息。5) 大型语言模型（LLM）：将融合后的特征输入LLM，进行视频理解任务，如视频问答、视频描述等。
关键创新：VideoGPT+最重要的技术创新点在于融合了图像和视频编码器的特征，并采用自适应池化策略进行特征融合。与现有方法相比，VideoGPT+能够更全面地捕捉视频中的空间和时间信息，从而提升视频理解能力。此外，该论文还提出了一个半自动标注流程，用于构建大规模的视频指令数据集，进一步提升了模型的性能。
关键设计：在特征融合方面，VideoGPT+采用自适应池化策略，根据不同视频片段的特点，动态地调整图像和视频编码器特征的权重。这种自适应策略能够更好地融合空间和时间信息，提升模型的鲁棒性。此外，该论文还设计了一个新的视频基准测试集VCGBench-Diverse，用于全面评估视频LMMs在不同视频类型和动态下的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VideoGPT+在VCGBench、MVBench和零样本问答等多个视频基准测试中取得了显著提升。例如，在VCGBench上，VideoGPT+的性能超过了现有最佳模型，提升幅度达到显著水平。此外，通过使用自建的112K视频指令集进行训练，VideoGPT+的性能得到了进一步提升。VCGBench-Diverse基准测试的推出，为全面评估视频LMMs的性能提供了新的标准。
🎯 应用场景
VideoGPT+在视频理解领域具有广泛的应用前景，例如智能监控、视频搜索、自动驾驶、智能家居等。该模型可以用于分析监控视频中的异常行为，提高视频搜索的准确率，辅助自动驾驶系统理解交通场景，以及为智能家居设备提供更智能的视频分析服务。未来，VideoGPT+有望成为视频理解领域的重要基石。
📄 摘要（原文）
Building on the advances of language models, Large Multimodal Models (LMMs) have contributed significant improvements in video understanding. While the current video LMMs utilize advanced Large Language Models (LLMs), they rely on either image or video encoders to process visual inputs, each of which has its own limitations. Image encoders excel at capturing rich spatial details from frame sequences but lack explicit temporal context, which can be important in videos with intricate action sequences. On the other hand, video encoders provide temporal context but are often limited by computational constraints that lead to processing only sparse frames at lower resolutions, resulting in reduced contextual and spatial understanding. To this end, we introduce VideoGPT+, which combines the complementary benefits of the image encoder (for detailed spatial understanding) and the video encoder (for global temporal context modeling). The model processes videos by dividing them into smaller segments and applies an adaptive pooling strategy on features extracted by both image and video encoders. Our architecture showcases improved performance across multiple video benchmarks, including VCGBench, MVBench and Zero-shot question-answering. Further, we develop 112K video-instruction set using a novel semi-automatic annotation pipeline which further improves the model performance. Additionally, to comprehensively evaluate video LMMs, we present VCGBench-Diverse, covering 18 broad video categories such as lifestyle, sports, science, gaming, and surveillance videos. This benchmark with 4,354 question-answer pairs evaluates the generalization of existing LMMs on dense video captioning, spatial and temporal understanding, and complex reasoning, ensuring comprehensive assessment across diverse video types and dynamics. Code: https://github.com/mbzuai-oryx/VideoGPT-plus.