CACE-Net: Co-guidance Attention and Contrastive Enhancement for Effective Audio-Visual Event Localization

📄 arXiv: 2408.01952v1 📥 PDF

作者: Xiang He, Xiangxi Liu, Yang Li, Dongcheng Zhao, Guobin Shen, Qingqun Kong, Xin Yang, Yi Zeng

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-04

备注: Accepted by ACM MM 2024. Code is available at this https://github.com/Brain-Cog-Lab/CACE-Net

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

CACE-Net：协同引导注意力和对比增强用于有效视听事件定位

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

关键词: 视听事件定位 多模态融合 注意力机制 对比学习 跨模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视听事件定位方法主要依赖音频引导视觉信息，忽略了视觉信息对音频的潜在影响，导致模态间信息不一致。
  2. CACE-Net提出视听协同引导注意力机制，实现音频和视觉信息的双向跨模态引导，自适应地减少模态间的不一致性。
  3. CACE-Net通过背景-事件对比增强和微调预训练模型，提升模型区分事件和背景的能力，并在AVE数据集上取得新的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出CACE-Net，用于解决非约束视频中并发视听事件的定位和分类问题。与现有方法主要依赖音频信号引导视觉信息不同，CACE-Net引入了一种视听协同引导注意力机制，允许音频和视觉信息之间进行自适应的双向跨模态注意力引导，从而减少模态之间的不一致性。此外，针对现有方法难以区分相似背景和事件以及缺乏事件分类的细粒度特征的问题，本文采用背景-事件对比增强来提高融合特征的区分度，并微调预训练模型以从复杂的多模态输入中提取更精细和可辨别的特征。在AVE数据集上的实验表明，CACE-Net在视听事件定位任务中取得了新的性能，证明了所提出的方法在处理非约束视频中的复杂多模态学习和事件定位方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：视听事件定位旨在从非约束视频中识别、定位并分类并发的视觉和听觉事件。现有方法主要依赖音频信号来引导视觉信息，忽略了视觉信息对音频的潜在影响，导致模态间信息不一致。此外，现有方法难以区分相似的背景和事件，缺乏事件分类所需的细粒度特征。

核心思路：CACE-Net的核心思路是利用音频和视觉信息之间的互补性，通过协同引导注意力机制实现双向跨模态信息融合，并采用对比学习增强事件和背景的区分度。通过这种方式，模型能够更准确地定位和分类视听事件。

技术框架：CACE-Net的整体框架包含以下几个主要模块：1) 音频和视觉特征提取模块，用于提取音频和视觉模态的原始特征；2) 视听协同引导注意力模块，用于实现音频和视觉特征之间的双向跨模态注意力引导；3) 特征融合模块，用于融合经过注意力引导的音频和视觉特征；4) 背景-事件对比增强模块，用于增强融合特征的区分度；5) 事件分类模块，用于对融合特征进行分类。

关键创新：CACE-Net的关键创新在于提出了视听协同引导注意力机制和背景-事件对比增强方法。视听协同引导注意力机制实现了音频和视觉信息的双向跨模态引导，减少了模态间的不一致性。背景-事件对比增强方法提高了融合特征的区分度，使得模型能够更好地区分事件和背景。

关键设计：在视听协同引导注意力机制中，使用了自注意力机制来学习音频和视觉特征之间的相关性，并使用交叉注意力机制来实现跨模态的信息传递。在背景-事件对比增强方法中，使用了对比损失函数来拉近事件特征之间的距离，并推远事件特征和背景特征之间的距离。此外，还微调了预训练模型，以提取更精细和可辨别的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CACE-Net在AVE数据集上取得了显著的性能提升，相较于现有方法，在视听事件定位任务中取得了新的benchmark。具体性能数据和对比基线在论文中详细给出，证明了所提出的视听协同引导注意力机制和背景-事件对比增强方法的有效性。

🎯 应用场景

CACE-Net在视频监控、智能安防、内容分析等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于自动检测异常事件（如枪击、爆炸等），辅助视频内容理解和分析，提升视频检索和推荐的准确性。该研究有助于推动多模态信息融合技术的发展，为更智能化的视频分析系统提供技术支撑。

📄 摘要（原文）

The audio-visual event localization task requires identifying concurrent visual and auditory events from unconstrained videos within a network model, locating them, and classifying their category. The efficient extraction and integration of audio and visual modal information have always been challenging in this field. In this paper, we introduce CACE-Net, which differs from most existing methods that solely use audio signals to guide visual information. We propose an audio-visual co-guidance attention mechanism that allows for adaptive bi-directional cross-modal attentional guidance between audio and visual information, thus reducing inconsistencies between modalities. Moreover, we have observed that existing methods have difficulty distinguishing between similar background and event and lack the fine-grained features for event classification. Consequently, we employ background-event contrast enhancement to increase the discrimination of fused feature and fine-tuned pre-trained model to extract more refined and discernible features from complex multimodal inputs. Specifically, we have enhanced the model's ability to discern subtle differences between event and background and improved the accuracy of event classification in our model. Experiments on the AVE dataset demonstrate that CACE-Net sets a new benchmark in the audio-visual event localization task, proving the effectiveness of our proposed methods in handling complex multimodal learning and event localization in unconstrained videos. Code is available at https://github.com/Brain-Cog-Lab/CACE-Net.