Localizing Events in Videos with Multimodal Queries

📄 arXiv: 2406.10079v3 📥 PDF

作者: Gengyuan Zhang, Mang Ling Ada Fok, Jialu Ma, Yan Xia, Daniel Cremers, Philip Torr, Volker Tresp, Jindong Gu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-06-14 (更新: 2024-11-21)

备注: 20 pages (including references and appendix); for the project homepage, see https://icq-benchmark.github.io/

💡 一句话要点

提出ICQ基准和多模态查询适配方法，用于视频事件定位任务

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

关键词: 视频事件定位 多模态查询 视频理解 基准数据集 跨模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视频事件定位主要依赖自然语言查询，忽略了图像等多模态信息融合的潜力，限制了查询的表达能力。
  2. 论文提出ICQ基准，包含ICQ-Highlight数据集，并设计多模态查询适配方法和代理微调策略，以支持和评估现有模型。
  3. 实验结果表明，多模态查询在视频事件定位任务中具有显著潜力，为未来研究提供了新的方向和基准。

📝 摘要（中文）

本文针对视频理解中基于语义查询的事件定位任务，提出了一种新的基准ICQ，旨在利用多模态查询（MQ）来更灵活地表示语义查询，特别是当难以用语言表达非语言或不熟悉的概念时。同时，构建了一个评估数据集ICQ-Highlight。为了适应和评估现有的视频定位模型，论文提出了3种多模态查询适配方法，以及一种基于伪MQ的代理微调策略。ICQ系统地评估了12个最先进的骨干模型，涵盖了从专门的视频定位模型到视频LLM，跨越了不同的应用领域。实验结果表明，MQ在实际应用中具有巨大的潜力。这项基准测试是推动视频事件定位中MQ应用的第一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频事件定位任务中，现有方法过度依赖自然语言查询（NLQ）的问题。NLQ在表达某些概念，特别是视觉概念或难以用语言描述的事件时存在局限性。因此，如何利用多模态查询（MQ），即融合图像等信息，来更有效地定位视频中的事件是本文要解决的核心问题。现有方法的痛点在于无法充分利用视觉信息，导致定位精度受限。

核心思路：论文的核心思路是引入多模态查询（MQ），将图像信息与文本信息结合，以更全面地表达用户的查询意图。通过图像，用户可以直接提供视觉线索，从而弥补NLQ的不足。论文设计了ICQ基准，并提出了相应的适配方法，使得现有视频定位模型能够处理MQ。

技术框架：整体框架包含以下几个关键部分：1) ICQ基准数据集的构建，包括视频片段和对应的多模态查询；2) 三种多模态查询适配方法，用于将MQ融入到现有的视频定位模型中；3) 一种基于伪MQ的代理微调策略，用于进一步提升模型的性能。具体流程是，首先将MQ输入到适配后的视频定位模型中，模型输出视频片段的定位结果，然后使用评估指标对结果进行评估。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了ICQ基准，这是首个专门用于评估多模态查询在视频事件定位任务中性能的基准。此外，论文还提出了三种多模态查询适配方法和一种代理微调策略，这些方法能够有效地将MQ融入到现有的视频定位模型中，并提升模型的性能。与现有方法相比，本文的方法能够更好地利用视觉信息，从而提高视频事件定位的精度。

关键设计：论文的关键设计包括：1) ICQ-Highlight数据集的构建，该数据集包含了各种类型的视频和对应的多模态查询；2) 三种多模态查询适配方法，分别是：a) early fusion，将图像和文本特征在早期进行融合；b) late fusion，将图像和文本特征在后期进行融合；c) cross-modal attention，利用注意力机制来学习图像和文本特征之间的关系；3) 代理微调策略，通过生成伪MQ来扩充训练数据，从而提升模型的泛化能力。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ICQ基准测试系统地评估了12个最先进的骨干模型，涵盖了从专门的视频定位模型到视频LLM。实验结果表明，多模态查询在实际应用中具有巨大的潜力。例如，在ICQ-Highlight数据集上，经过多模态查询适配和代理微调后，部分模型的性能得到了显著提升，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于视频搜索、智能监控、视频内容分析等领域。例如，用户可以通过上传包含目标物体的图片，快速定位到视频中包含该物体的片段。在智能监控中，可以通过输入嫌疑人的照片，快速检索到嫌疑人出现的视频片段。未来，该技术有望进一步提升视频理解的智能化水平，为用户提供更便捷、高效的视频服务。

📄 摘要（原文）

Localizing events in videos based on semantic queries is a pivotal task in video understanding, with the growing significance of user-oriented applications like video search. Yet, current research predominantly relies on natural language queries (NLQs), overlooking the potential of using multimodal queries (MQs) that integrate images to more flexibly represent semantic queries -- especially when it is difficult to express non-verbal or unfamiliar concepts in words. To bridge this gap, we introduce ICQ, a new benchmark designed for localizing events in videos with MQs, alongside an evaluation dataset ICQ-Highlight. To accommodate and evaluate existing video localization models for this new task, we propose 3 Multimodal Query Adaptation methods and a novel Surrogate Fine-tuning on pseudo-MQs strategy. ICQ systematically benchmarks 12 state-of-the-art backbone models, spanning from specialized video localization models to Video LLMs, across diverse application domains. Our experiments highlight the high potential of MQs in real-world applications. We believe this benchmark is a first step toward advancing MQs in video event localization.