DrVideo: Document Retrieval Based Long Video Understanding
作者: Ziyu Ma, Chenhui Gou, Hengcan Shi, Bin Sun, Shutao Li, Hamid Rezatofighi, Jianfei Cai
分类: cs.CV
发布日期: 2024-06-18 (更新: 2024-11-24)
备注: 17 pages
💡 一句话要点
DrVideo：提出一种基于文档检索的长视频理解框架，有效利用大语言模型。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 文档检索 大语言模型 视频摘要 信息检索
📋 核心要点
- 现有视频理解方法难以处理长视频，主要挑战在于关键信息定位和长程推理。
- DrVideo将长视频理解转化为长文档理解，利用大语言模型处理长文本的能力。
- 实验表明，DrVideo在多个长视频基准测试中显著优于现有方法，性能提升明显。
📝 摘要（中文）
现有的视频理解方法主要集中在几十秒的短视频上，对于长视频的处理技术探索有限。长视频中帧数的增加带来了两个主要挑战：难以定位关键信息和执行长程推理。因此，我们提出了DrVideo，一个基于文档检索的系统，专为长视频理解而设计。我们的核心思想是将长视频理解问题转化为长文档理解任务，从而有效地利用大型语言模型的能力。具体来说，DrVideo首先将长视频转换为基于文本的粗略长文档，以初步检索关键帧，然后使用增强的关键帧信息更新文档。然后，它采用基于代理的迭代循环，不断搜索缺失的信息并扩充文档，直到收集到足够的与问题相关的信息，以便以思维链的方式做出最终预测。在长视频基准上的大量实验证实了我们方法的有效性。DrVideo在EgoSchema基准（3分钟）、MovieChat-1K基准（10分钟）和Video-MME基准的长分割（平均44分钟）上，显著优于现有的基于LLM的最先进方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频理解方法主要针对短视频，无法有效处理长视频。长视频包含大量冗余信息，难以定位关键帧，并且需要进行长程推理，这给现有方法带来了挑战。现有方法难以有效利用长视频中的信息，导致性能下降。
核心思路：DrVideo的核心思路是将长视频理解问题转化为长文档理解问题。通过将视频转换为文本形式的文档，可以利用大型语言模型（LLM）在长文本处理方面的优势，从而更好地理解长视频的内容。这种转换使得可以应用文档检索技术来定位关键信息，并利用LLM进行长程推理。
技术框架：DrVideo的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 视频到文档的转换：将长视频转换为粗略的文本文档。2) 关键帧检索：利用文档检索技术初步检索关键帧。3) 文档更新：使用关键帧信息增强文档。4) 基于代理的迭代循环：通过迭代搜索缺失信息并扩充文档，直到收集到足够的信息。5) 最终预测：利用收集到的信息，以思维链的方式做出最终预测。
关键创新：DrVideo的关键创新在于将长视频理解问题转化为长文档理解问题，并利用大型语言模型来解决这个问题。与传统方法直接处理视频帧不同，DrVideo通过文本化的方式来表示视频内容，从而可以利用LLM在自然语言处理方面的强大能力。此外，DrVideo还采用了基于代理的迭代循环，可以不断搜索和补充信息，从而提高理解的准确性。
关键设计：DrVideo的关键设计包括：1) 视频到文档的转换方式，需要选择合适的文本表示方法。2) 关键帧检索的策略，需要设计有效的检索算法来定位关键帧。3) 文档更新的方式，需要选择合适的融合方法将关键帧信息融入文档。4) 基于代理的迭代循环的控制策略，需要设计合理的停止条件和搜索策略。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节未在摘要中提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DrVideo在EgoSchema（3分钟）、MovieChat-1K（10分钟）和Video-MME长分割（平均44分钟）等长视频基准测试中，显著优于现有的基于LLM的最先进方法。这表明DrVideo在长视频理解方面具有显著的优势，能够有效地处理长视频中的信息，并提高理解的准确性。具体的性能提升幅度未在摘要中给出。
🎯 应用场景
DrVideo在视频监控、电影分析、教育视频理解等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助用户快速理解长视频的内容，提取关键信息，并进行智能分析。未来，DrVideo可以应用于智能安防、内容审核、智能推荐等领域，提高视频处理的效率和智能化水平。
📄 摘要（原文）
Most of the existing methods for video understanding primarily focus on videos only lasting tens of seconds, with limited exploration of techniques for handling long videos. The increased number of frames in long videos poses two main challenges: difficulty in locating key information and performing long-range reasoning. Thus, we propose DrVideo, a document-retrieval-based system designed for long video understanding. Our key idea is to convert the long-video understanding problem into a long-document understanding task so as to effectively leverage the power of large language models. Specifically, DrVideo first transforms a long video into a coarse text-based long document to initially retrieve key frames and then updates the documents with the augmented key frame information. It then employs an agent-based iterative loop to continuously search for missing information and augment the document until sufficient question-related information is gathered for making the final predictions in a chain-of-thought manner. Extensive experiments on long video benchmarks confirm the effectiveness of our method. DrVideo significantly outperforms existing LLM-based state-of-the-art methods on EgoSchema benchmark (3 minutes), MovieChat-1K benchmark (10 minutes), and the long split of Video-MME benchmark (average of 44 minutes).