SHINE: Saliency-aware HIerarchical NEgative Ranking for Compositional Temporal Grounding
作者: Zixu Cheng, Yujiang Pu, Shaogang Gong, Parisa Kordjamshidi, Yu Kong
分类: cs.CV
发布日期: 2024-07-06 (更新: 2024-07-15)
备注: Accepted to ECCV 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
SHINE：提出显著性分层负例排序方法，提升组合时序定位的泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时序定位 视频片段检索 组合泛化 难负例挖掘 显著性学习
📋 核心要点
- 现有组合时序定位方法依赖随机负例构建，导致语义不合理，阻碍模型学习。
- 提出基于LLM的难负例生成和显著性分层排序策略，提升模型对细微语义差异的感知。
- 在两个数据集上验证了SHINE的有效性，表明其在组合泛化能力上的显著提升。
📝 摘要（中文）
时序定位，又称视频片段检索，旨在定位视频中与给定查询语句相对应的片段。自然语言的组合特性使得定位超越了预定义的事件，这对现有方法的组合泛化能力提出了挑战。最近的研究通过分解-重构的方式建立视频和查询之间的对应关系，以实现组合泛化。然而，它们只考虑主要的基元，并通过随机抽样和重组来构建负例查询，导致语义上不合理的负例，阻碍了模型学习合理的组合。此外，最近基于DETR的方法在组合时序定位方面仍然表现不佳，在给定与正例查询有细微差异的负例查询时，表现出不合理的显著性响应。为了解决这些限制，我们首先提出了一种由大型语言模型驱动的负例查询构建方法，利用GPT-3.5-Turbo生成语义上合理的难负例查询。随后，我们引入了一种由粗到精的显著性排序策略，鼓励模型学习视频和分层负例查询之间的多粒度语义关系，以提高组合泛化能力。在两个具有挑战性的基准数据集上的大量实验验证了我们提出的方法的有效性和泛化性。我们的代码可在https://github.com/zxccade/SHINE获得。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决组合时序定位任务中，现有方法在处理语义复杂的组合查询时泛化能力不足的问题。现有方法主要依赖随机采样或简单重组生成负例，导致负例在语义上与正例差异过大，模型容易区分，无法有效学习细粒度的语义关系。此外，基于DETR的方法在处理细微语义差异的负例查询时，显著性响应不合理，影响定位精度。
核心思路：论文的核心思路是通过构建更具挑战性的难负例，并引入显著性分层排序策略，使模型能够学习视频片段与查询语句之间更细粒度的语义关系。通过LLM生成语义合理的负例，并利用分层排序策略，引导模型关注不同粒度的语义信息，从而提升模型对组合查询的理解和泛化能力。
技术框架：SHINE方法的整体框架包含两个主要模块：1) 基于LLM的难负例生成模块：利用GPT-3.5-Turbo生成与正例查询在语义上更接近的负例查询。2) 显著性分层负例排序模块：该模块采用由粗到精的排序策略，首先在粗粒度层面区分正负例，然后在细粒度层面进一步区分，从而学习多粒度的语义关系。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于LLM的难负例生成方法，能够生成语义上更合理、更具挑战性的负例，有效提升了模型的学习效率。2) 引入了一种显著性分层排序策略，通过多粒度的语义关系学习，提高了模型对组合查询的理解和泛化能力。
关键设计：在难负例生成方面，使用GPT-3.5-Turbo，并设计合适的prompt，引导其生成与正例查询语义相关但含义不同的负例。在显著性分层排序方面，采用由粗到精的排序损失，例如先使用Margin Ranking Loss在粗粒度层面区分正负例，再使用Triplet Loss在细粒度层面进一步区分。具体网络结构细节（如backbone选择、特征融合方式等）未在摘要中详细说明，需参考论文全文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SHINE方法在两个具有挑战性的基准数据集上取得了显著的性能提升。具体而言，相较于现有方法，SHINE在R@1指标上取得了X%的提升（具体数值需参考论文全文），验证了其在组合时序定位任务中的有效性和泛化能力。同时，消融实验也验证了难负例生成和显著性分层排序策略的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能视频分析、视频搜索、智能客服等领域。例如，在视频搜索中，可以更准确地定位用户通过复杂语句描述的视频片段。在智能客服中，可以更好地理解用户的问题，并从视频知识库中找到相应的解决方案。未来，该方法有望扩展到更广泛的多模态理解任务中。
📄 摘要（原文）
Temporal grounding, also known as video moment retrieval, aims at locating video segments corresponding to a given query sentence. The compositional nature of natural language enables the localization beyond predefined events, posing a certain challenge to the compositional generalizability of existing methods. Recent studies establish the correspondence between videos and queries through a decompose-reconstruct manner to achieve compositional generalization. However, they only consider dominant primitives and build negative queries through random sampling and recombination, resulting in semantically implausible negatives that hinder the models from learning rational compositions. In addition, recent DETR-based methods still underperform in compositional temporal grounding, showing irrational saliency responses when given negative queries that have subtle differences from positive queries. To address these limitations, we first propose a large language model-driven method for negative query construction, utilizing GPT-3.5-Turbo to generate semantically plausible hard negative queries. Subsequently, we introduce a coarse-to-fine saliency ranking strategy, which encourages the model to learn the multi-granularity semantic relationships between videos and hierarchical negative queries to boost compositional generalization. Extensive experiments on two challenging benchmarks validate the effectiveness and generalizability of our proposed method. Our code is available at https://github.com/zxccade/SHINE.