Infusing Environmental Captions for Long-Form Video Language Grounding

📄 arXiv: 2408.02336v2 📥 PDF

作者: Hyogun Lee, Soyeon Hong, Mujeen Sung, Jinwoo Choi

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-08-05 (更新: 2024-08-06)

备注: 7 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出EI-VLG，利用环境字幕增强长视频语言定位，有效排除无关帧。

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

关键词: 长视频语言定位 多模态大语言模型 环境字幕 视频理解 跨模态融合

📋 核心要点

  1. 现有长视频语言定位方法易受小数据集的表面线索干扰，无法有效排除无关帧。
  2. EI-VLG利用多模态大语言模型生成环境字幕，模拟人类经验，辅助排除无关帧。
  3. 在EgoNLQ基准测试中，EI-VLG通过大量实验验证了其有效性，提升了定位精度。

📝 摘要（中文）

本文致力于解决长视频语言定位（VLG）问题。给定一个长视频和一段自然语言查询，模型需要精确定位视频中回答该查询的时刻。人类可以轻松解决VLG任务，即使视频很长，也能凭借经验获得的广泛知识来排除不相关的时刻。与人类不同，现有的VLG方法容易陷入从小规模数据集中学到的表面线索，即使这些线索位于不相关的帧中。为了克服这一挑战，我们提出EI-VLG，一种VLG方法，它利用多模态大型语言模型（MLLM）提供的更丰富的文本信息作为人类经验的代理，从而有效地排除不相关的帧。我们通过在具有挑战性的EgoNLQ基准上进行的大量实验验证了所提出方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：长视频语言定位（VLG）旨在根据自然语言查询，在长视频中定位对应的精确时间片段。现有方法在处理长视频时，容易受到数据集中存在的偏差影响，从而关注到视频中与查询无关的片段，导致定位精度下降。尤其是在小规模数据集上训练的模型，更容易学习到一些表面上的相关性，而忽略了视频内容的真正语义。

核心思路：EI-VLG的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）来生成视频帧的环境描述（environmental captions），这些描述可以看作是人类对视频内容的理解和经验的体现。通过将这些环境描述融入到VLG模型中，可以帮助模型更好地理解视频内容，从而排除那些与查询无关的片段，提高定位精度。

技术框架：EI-VLG的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视频特征提取模块：用于提取视频帧的视觉特征。2) 查询特征提取模块：用于提取自然语言查询的文本特征。3) 环境字幕生成模块：使用MLLM为视频帧生成环境字幕。4) 多模态融合模块：将视频特征、查询特征和环境字幕进行融合，得到最终的视频表示。5) 定位模块：根据融合后的视频表示，预测与查询相关的视频片段。

关键创新：EI-VLG的关键创新在于引入了环境字幕作为一种外部知识，来增强VLG模型的理解能力。与现有方法相比，EI-VLG不再仅仅依赖于视频和查询本身的信息，而是利用MLLM提供的额外信息来辅助定位。这种方法可以有效地减少模型对数据集偏差的依赖，提高模型的泛化能力。

关键设计：在环境字幕生成模块中，使用了预训练的MLLM，例如BLIP-2或Flamingo。通过将视频帧输入到MLLM中，可以得到对该帧内容的自然语言描述。这些描述被用作环境字幕，并与视频特征和查询特征一起输入到多模态融合模块中。在多模态融合模块中，可以使用各种融合方法，例如注意力机制或Transformer网络。损失函数通常采用交叉熵损失或IoU损失，用于衡量预测的视频片段与真实片段之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EI-VLG在EgoNLQ基准测试中取得了显著的性能提升。实验结果表明，EI-VLG能够有效地排除无关帧，提高定位精度。与现有方法相比，EI-VLG在R@1指标上取得了明显的提升，证明了其有效性。具体提升幅度未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频检索、智能监控、视频编辑等领域。例如，在视频检索中，用户可以通过自然语言查询快速找到视频中感兴趣的片段。在智能监控中，可以根据事件描述自动定位监控视频中的异常行为。在视频编辑中，可以根据文本描述自动剪辑视频片段，提高编辑效率。未来，该技术有望进一步提升人机交互的智能化水平。

📄 摘要（原文）

In this work, we tackle the problem of long-form video-language grounding (VLG). Given a long-form video and a natural language query, a model should temporally localize the precise moment that answers the query. Humans can easily solve VLG tasks, even with arbitrarily long videos, by discarding irrelevant moments using extensive and robust knowledge gained from experience. Unlike humans, existing VLG methods are prone to fall into superficial cues learned from small-scale datasets, even when they are within irrelevant frames. To overcome this challenge, we propose EI-VLG, a VLG method that leverages richer textual information provided by a Multi-modal Large Language Model (MLLM) as a proxy for human experiences, helping to effectively exclude irrelevant frames. We validate the effectiveness of the proposed method via extensive experiments on a challenging EgoNLQ benchmark.