GUIDE: A Guideline-Guided Dataset for Instructional Video Comprehension

📄 arXiv: 2406.18227v1 📥 PDF

作者: Jiafeng Liang, Shixin Jiang, Zekun Wang, Haojie Pan, Zerui Chen, Zheng Chu, Ming Liu, Ruiji Fu, Zhongyuan Wang, Bing Qin

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-06-26

备注: IJCAI 2024

💡 一句话要点

提出GUIDE数据集，用于指导性视频理解，填补任务级经验指导的空白。

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

关键词: 指导性视频理解 数据集构建 任务级指导 视频字幕生成 视频摘要 多模态学习 经验指导

📋 核心要点

  1. 现有指导视频数据集缺乏任务级经验指导，导致初学者难以系统学习新任务。
  2. GUIDE数据集通过为每个任务标注指导方针，提供任务相关的通用模式。
  3. 该数据集包含三个子任务，用于评估模型在指导方针下的视频理解能力。

📝 摘要（中文）

互联网上存在大量指导性视频，为我们完成各种任务提供教程。现有的指导性视频数据集仅关注视频层面的特定步骤，缺乏任务层面的经验指导，这可能导致初学者因缺乏相关经验而难以学习新任务。此外，没有指导的特定步骤是琐碎和不系统的，难以提供清晰的教程。为了解决这些问题，我们提出了GUIDE（Guideline-Guided）数据集，其中包含来自8个与我们日常生活相关的领域的560个指导性任务的3.5K个视频。具体来说，我们用一个指导方针来注释每个指导性任务，该指导方针代表所有任务相关视频共享的常见模式。在此基础上，我们注释了系统的特定步骤，包括它们相关的指导方针步骤、特定步骤描述和时间戳。我们提出的基准包括三个子任务，以评估模型的理解能力：（1）步骤字幕：模型必须从视频中生成特定步骤的字幕。（2）指导方针摘要：模型必须挖掘任务相关视频中的常见模式，并从中总结出指导方针。（3）指导方针指导的字幕：模型必须在指导方针的指导下生成特定步骤的字幕。我们使用GUIDE评估了大量的基础模型，并进行了深入分析。鉴于GUIDE的多样性和实用性，我们相信它可以作为指导性视频理解的更好基准。

🔬 方法详解

问题定义：现有指导性视频数据集主要关注视频层面的步骤，缺乏任务层面的通用指导方针，导致模型难以理解任务的整体流程和内在逻辑。这使得模型难以生成连贯的步骤描述，也难以进行有效的视频理解。现有方法无法有效利用任务级别的先验知识来提升视频理解能力。

核心思路：论文的核心思路是引入“指导方针”（Guideline）的概念，作为任务级别的一种通用模式，用于指导模型理解视频中的具体步骤。通过将视频步骤与指导方针关联，模型可以更好地理解每个步骤在整个任务中的作用和意义。这种设计旨在弥合视频内容和任务目标之间的语义鸿沟。

技术框架：GUIDE数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 收集来自8个领域的指导性视频；2) 为每个任务标注一个通用指导方针，概括任务的核心步骤和逻辑；3) 为每个视频标注具体的步骤描述和时间戳，并将每个步骤与相应的指导方针步骤关联起来。基于该数据集，论文提出了三个子任务：步骤字幕生成、指导方针摘要生成和指导方针指导的字幕生成。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了“指导方针”的概念，并将其应用于指导性视频理解。与以往只关注视频内容本身的方法不同，该论文强调了任务级别先验知识的重要性，并设计了一种有效的方式将其融入到视频理解过程中。这种方法能够更好地捕捉视频中的语义信息，提升模型的理解能力。

关键设计：GUIDE数据集的关键设计在于指导方针的标注方式。指导方针需要足够通用，能够概括同一任务下不同视频的共同特征，同时又需要足够具体，能够指导模型理解视频中的具体步骤。此外，数据集还提供了步骤与指导方针之间的关联信息，方便模型学习两者之间的对应关系。数据集的标注质量和规模是保证模型性能的关键。

📊 实验亮点

论文构建了包含3.5K视频的GUIDE数据集，涵盖8个领域的560个指导性任务。通过在该数据集上评估多种基础模型，验证了指导方针在提升视频理解能力方面的有效性。实验结果表明，利用指导方针可以显著提升步骤字幕生成和指导方针摘要生成的性能，为后续研究提供了有价值的基准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能教育、机器人辅助教学、以及人机交互等领域。通过让机器理解指导性视频，可以开发出更智能的教学系统，帮助用户更有效地学习新技能。此外，该数据集也可以用于训练机器人，使其能够理解人类的指令，并完成相应的任务。

📄 摘要（原文）

There are substantial instructional videos on the Internet, which provide us tutorials for completing various tasks. Existing instructional video datasets only focus on specific steps at the video level, lacking experiential guidelines at the task level, which can lead to beginners struggling to learn new tasks due to the lack of relevant experience. Moreover, the specific steps without guidelines are trivial and unsystematic, making it difficult to provide a clear tutorial. To address these problems, we present the GUIDE (Guideline-Guided) dataset, which contains 3.5K videos of 560 instructional tasks in 8 domains related to our daily life. Specifically, we annotate each instructional task with a guideline, representing a common pattern shared by all task-related videos. On this basis, we annotate systematic specific steps, including their associated guideline steps, specific step descriptions and timestamps. Our proposed benchmark consists of three sub-tasks to evaluate comprehension ability of models: (1) Step Captioning: models have to generate captions for specific steps from videos. (2) Guideline Summarization: models have to mine the common pattern in task-related videos and summarize a guideline from them. (3) Guideline-Guided Captioning: models have to generate captions for specific steps under the guide of guideline. We evaluate plenty of foundation models with GUIDE and perform in-depth analysis. Given the diversity and practicality of GUIDE, we believe that it can be used as a better benchmark for instructional video comprehension.