Beyond Uncertainty: Evidential Deep Learning for Robust Video Temporal Grounding

📄 arXiv: 2408.16272v1 📥 PDF

作者: Kaijing Ma, Haojian Huang, Jin Chen, Haodong Chen, Pengliang Ji, Xianghao Zang, Han Fang, Chao Ban, Hao Sun, Mulin Chen, Xuelong Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-08-29

备注: Ongoing work: 28pages, 19 figures, 7 tables. Code is available at: https://kaijing.space/SRAM/

💡 一句话要点

提出基于证据深度学习的SRAM模块，提升视频时序定位在开放环境下的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视频时序定位 深度证据学习 不确定性量化 跨模态对齐 鲁棒性 开放环境 Geom-regularizer

📋 核心要点

  1. 现有VTG模型在开放环境下鲁棒性不足，对噪声数据敏感，无法有效处理分布外数据。
  2. 提出SRAM模块，结合两阶段跨模态对齐和深度证据回归，显式量化模型的不确定性。
  3. 引入Geom-regularizer改进传统DER的结构性缺陷，提升不确定性学习效果，实验验证了有效性。

📝 摘要（中文）

现有的视频时序定位(VTG)模型在准确性方面表现出色，但常常忽略了开放词汇查询和未裁剪视频带来的开放世界挑战，导致模型在处理噪声、损坏和分布外数据时产生不可靠的预测。为了解决这个问题，本文提出了一种鲁棒的网络模块SRAM，它受益于一个两阶段的跨模态对齐任务。更重要的是，SRAM集成了深度证据回归(DER)来显式且彻底地量化训练过程中的不确定性，从而使模型能够在超出其处理能力的情况下说“我不知道”。然而，直接应用传统的DER理论及其正则化项会暴露出结构性缺陷，导致VTG任务中出现意想不到的约束。为此，本文开发了一种简单而有效的Geom-regularizer，从根本上增强了不确定性学习框架。据我们所知，这是DER在VTG中的首次成功尝试。大量的定量和定性结果证实了我们的模块和不确定性学习范式在VTG任务中的有效性、鲁棒性和可解释性。代码将会开源。

🔬 方法详解

问题定义：视频时序定位(VTG)旨在根据给定的文本查询，在未裁剪的视频中定位到对应的起始和结束时间点。现有VTG模型在封闭环境下表现良好，但在开放环境下，由于开放词汇查询、未裁剪视频中的噪声以及分布外数据的影响，模型的预测结果往往不可靠，缺乏鲁棒性。现有方法无法有效量化模型的不确定性，导致模型无法识别超出其处理能力的情况。

核心思路：本文的核心思路是利用深度证据回归(DER)来显式地量化模型的不确定性，使模型能够区分已知和未知情况，从而提高模型在开放环境下的鲁棒性。通过引入DER，模型可以输出一个证据值，用于衡量模型对预测结果的置信度。当证据值较低时，模型可以输出“我不知道”，从而避免产生错误的预测。

技术框架：整体框架包含一个两阶段的跨模态对齐模块和一个基于DER的不确定性学习模块。首先，两阶段跨模态对齐模块用于将文本查询和视频内容进行对齐，提取相关的特征表示。然后，基于DER的不确定性学习模块利用提取的特征表示来预测视频片段的起始和结束时间点，并同时估计模型的不确定性。该模块的核心是SRAM模块，它集成了DER和Geom-regularizer。

关键创新：本文的关键创新在于将深度证据回归(DER)引入到视频时序定位任务中，并提出了Geom-regularizer来改进传统DER的结构性缺陷。传统DER的正则化项在VTG任务中会产生意想不到的约束，导致模型无法有效地学习不确定性。Geom-regularizer通过调整证据分布的几何形状，从而缓解了这个问题，提升了不确定性学习的效果。这是首次在VTG任务中成功应用DER。

关键设计：SRAM模块是核心组件，包含两阶段跨模态对齐和DER不确定性估计。Geom-regularizer是关键设计，其目标是优化证据分布的几何形状，避免不必要的约束。损失函数包含回归损失和证据损失，用于优化预测结果和不确定性估计。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述，例如，证据分布采用Dirichlet分布，Geom-regularizer的具体形式等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，本文提出的SRAM模块在多个VTG数据集上取得了显著的性能提升。与现有方法相比，SRAM模块在处理噪声数据和分布外数据时表现出更强的鲁棒性。此外，实验还验证了Geom-regularizer的有效性，它可以显著提高不确定性估计的准确性。定性结果表明，SRAM模块能够有效地识别超出其处理能力的情况，并给出合理的置信度评估。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频分析、视频检索、人机交互等领域。例如，在视频监控中，可以利用该模型识别异常事件并给出置信度评估，辅助安保人员进行决策。在视频检索中，可以提高检索结果的准确性和可靠性，并告知用户检索结果的不确定性。未来，该研究可以扩展到其他视频理解任务中，例如视频描述生成、视频问答等。

📄 摘要（原文）

Existing Video Temporal Grounding (VTG) models excel in accuracy but often overlook open-world challenges posed by open-vocabulary queries and untrimmed videos. This leads to unreliable predictions for noisy, corrupted, and out-of-distribution data. Adapting VTG models to dynamically estimate uncertainties based on user input can address this issue. To this end, we introduce SRAM, a robust network module that benefits from a two-stage cross-modal alignment task. More importantly, it integrates Deep Evidential Regression (DER) to explicitly and thoroughly quantify uncertainty during training, thus allowing the model to say "I do not know" in scenarios beyond its handling capacity. However, the direct application of traditional DER theory and its regularizer reveals structural flaws, leading to unintended constraints in VTG tasks. In response, we develop a simple yet effective Geom-regularizer that enhances the uncertainty learning framework from the ground up. To the best of our knowledge, this marks the first successful attempt of DER in VTG. Our extensive quantitative and qualitative results affirm the effectiveness, robustness, and interpretability of our modules and the uncertainty learning paradigm in VTG tasks. The code will be made available.