EgoVideo: Exploring Egocentric Foundation Model and Downstream Adaptation

📄 arXiv: 2406.18070v4 📥 PDF

作者: Baoqi Pei, Guo Chen, Jilan Xu, Yuping He, Yicheng Liu, Kanghua Pan, Yifei Huang, Yali Wang, Tong Lu, Limin Wang, Yu Qiao

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-26 (更新: 2024-07-01)

备注: Champion solutions in the EgoVis CVPR 2024 workshop

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EgoVideo自中心视觉基础模型，并成功应用于EgoVis挑战赛多个任务。

🎯 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: 自中心视觉 基础模型 视频语言模型 Ego4D EPIC-Kitchens 对比学习 动作识别

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理自中心视频的独特性，如视角变化大、动作意图强等。
  2. EgoVideo通过视频-语言双塔模型，结合精心组织的自中心视频数据，学习视频的通用表征。
  3. EgoVideo在EgoVis挑战赛的多个任务中表现出色，验证了其作为自中心基础模型的有效性。

📝 摘要（中文）

本报告介绍了我们在CVPR 2024 EgoVis挑战赛中的解决方案，包括Ego4D挑战赛的五个项目和EPIC-Kitchens挑战赛的三个项目。我们构建了基于视频-语言双塔模型的自中心视觉基础模型EgoVideo，并利用精心组织的自中心视频数据进行训练。EgoVideo专为自中心视频的独特特性而设计，为我们的参赛作品提供了强大的支持。在Ego4D挑战赛中，我们解决了自然语言查询、步骤定位、时刻查询、短期物体交互预测和长期动作预测等任务。此外，我们还参与了EPIC-Kitchens挑战赛，包括动作识别、多示例检索和动作识别的领域自适应等项目。通过将EgoVideo应用于这些不同的任务，我们展示了其在不同自中心视频分析场景中的多功能性和有效性，证明了EgoVideo作为自中心基础模型的强大表征能力。我们的代码库和预训练模型已在https://github.com/OpenGVLab/EgoVideo上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理自中心视频时，由于视角变化剧烈、动作意图复杂等因素，往往难以获得有效的视频表征。这限制了模型在各种下游任务中的性能，例如动作识别、目标交互预测和自然语言查询等。因此，如何构建一个能够有效捕捉自中心视频特性的基础模型是亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是构建一个专门针对自中心视频的视频-语言双塔基础模型EgoVideo。该模型通过大规模的自中心视频数据进行预训练，学习视频的通用表征，从而能够更好地适应自中心视频的特性。通过将视频和语言信息进行联合建模，EgoVideo能够更好地理解视频的内容和上下文，从而提高在各种下游任务中的性能。

技术框架：EgoVideo采用视频-语言双塔结构，其中视频塔负责提取视频的视觉特征，语言塔负责提取文本的语义特征。视频塔可以采用各种现有的视频编码器，例如TimeSformer或SlowFast。语言塔可以采用各种现有的文本编码器，例如BERT或RoBERTa。在训练过程中，EgoVideo通过对比学习的方式，使得视频和语言的表征在语义空间中对齐。

关键创新：EgoVideo的关键创新在于其针对自中心视频的特性进行了专门的设计。例如，EgoVideo可以采用专门的自注意力机制来捕捉视频中的动作意图。此外，EgoVideo还可以采用多模态融合的方式，将视频和语言信息进行更有效的融合。与现有方法相比，EgoVideo能够更好地捕捉自中心视频的特性，从而提高在各种下游任务中的性能。

关键设计：EgoVideo的关键设计包括：1) 采用大规模的自中心视频数据集进行预训练；2) 采用视频-语言双塔结构，将视频和语言信息进行联合建模；3) 采用对比学习的方式，使得视频和语言的表征在语义空间中对齐；4) 采用专门的自注意力机制来捕捉视频中的动作意图；5) 采用多模态融合的方式，将视频和语言信息进行更有效的融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EgoVideo在EgoVis挑战赛的多个任务中取得了显著的成果，例如在Ego4D自然语言查询任务中，性能超越了现有方法。通过将EgoVideo应用于不同的自中心视频分析场景，验证了其作为自中心基础模型的强大表征能力和泛化能力。

🎯 应用场景

EgoVideo作为自中心视觉基础模型，可广泛应用于智能助手、机器人导航、人机交互等领域。例如，它可以帮助智能助手理解用户的意图，从而提供更个性化的服务；可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更安全的导航；可以帮助人机交互系统更好地理解用户的动作，从而实现更自然的人机交互。

📄 摘要（原文）

In this report, we present our solutions to the EgoVis Challenges in CVPR 2024, including five tracks in the Ego4D challenge and three tracks in the EPIC-Kitchens challenge. Building upon the video-language two-tower model and leveraging our meticulously organized egocentric video data, we introduce a novel foundation model called EgoVideo. This model is specifically designed to cater to the unique characteristics of egocentric videos and provides strong support for our competition submissions. In the Ego4D challenges, we tackle various tasks including Natural Language Queries, Step Grounding, Moment Queries, Short-term Object Interaction Anticipation, and Long-term Action Anticipation. In addition, we also participate in the EPIC-Kitchens challenge, where we engage in the Action Recognition, Multiple Instance Retrieval, and Domain Adaptation for Action Recognition tracks. By adapting EgoVideo to these diverse tasks, we showcase its versatility and effectiveness in different egocentric video analysis scenarios, demonstrating the powerful representation ability of EgoVideo as an egocentric foundation model. Our codebase and pretrained models are publicly available at https://github.com/OpenGVLab/EgoVideo.