Prompting Video-Language Foundation Models with Domain-specific Fine-grained Heuristics for Video Question Answering

📄 arXiv: 2410.09380v1 📥 PDF

作者: Ting Yu, Kunhao Fu, Shuhui Wang, Qingming Huang, Jun Yu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-10-12

备注: IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology

期刊: IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2024

DOI: 10.1109/TCSVT.2024.3475510

💡 一句话要点

提出HeurVidQA框架，利用领域知识增强视频问答模型推理能力

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

关键词: 视频问答 领域知识 启发式提示 跨模态学习 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有视频问答模型在领域特定任务中表现不佳，原因是预训练目标泛化，缺乏领域知识。
  2. HeurVidQA框架利用领域特定的实体-动作启发式提示，引导模型关注关键信息，提升推理能力。
  3. 实验结果表明，该方法在多个VideoQA数据集上显著优于现有模型，证明了领域知识的重要性。

📝 摘要（中文）

视频问答(VideoQA)是视频理解和语言处理的关键交叉领域，它需要判别性的单模态理解和复杂的跨模态交互才能进行准确的推理。尽管多模态预训练模型和视频-语言基础模型取得了进展，但由于其泛化的预训练目标，这些系统在特定领域的VideoQA中仍然面临挑战。为了弥补这一差距，我们引入了HeurVidQA，该框架利用领域特定的实体-动作启发式方法来改进预训练的视频-语言基础模型。我们的方法将这些模型视为隐式知识引擎，采用领域特定的实体-动作提示器，引导模型关注精确的线索，从而增强推理能力。通过提供细粒度的启发式信息，我们提高了模型识别和解释关键实体和动作的能力，从而增强了其推理能力。在多个VideoQA数据集上的广泛评估表明，我们的方法明显优于现有模型，突出了将领域特定知识集成到视频-语言模型中以实现更准确和上下文感知的VideoQA的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频问答（VideoQA）任务中，现有模型在处理领域特定问题时表现不佳的问题。现有方法通常依赖于通用的跨模态预训练，缺乏对特定领域知识的有效利用，导致模型难以准确理解视频内容并进行推理。痛点在于模型无法有效识别和关联视频中的关键实体和动作，从而影响答案的准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用领域特定的启发式知识来引导视频-语言基础模型，使其能够更有效地利用视频中的信息。具体来说，通过设计特定的提示（Prompts），将领域知识注入到模型中，从而提高模型对关键实体和动作的识别和理解能力。这种方法将预训练模型视为一个隐式的知识引擎，通过提示来激活和利用这些知识。

技术框架：HeurVidQA框架主要包含以下几个关键模块：1) 视频编码器：用于提取视频特征。2) 语言编码器：用于编码问题。3) 领域特定实体-动作提示器：根据领域知识生成提示，引导模型关注关键信息。4) 跨模态融合模块：将视频特征、问题特征和提示信息进行融合。5) 答案预测模块：根据融合后的特征预测答案。整体流程是：首先对视频和问题进行编码，然后利用领域特定提示器生成提示，接着将所有信息进行融合，最后预测答案。

关键创新：论文的关键创新在于提出了利用领域特定启发式知识来增强视频问答模型的方法。与现有方法相比，该方法不是简单地依赖于通用的跨模态预训练，而是通过引入领域知识来提高模型对特定任务的理解能力。这种方法能够有效地弥补通用预训练模型在领域特定任务中的不足。

关键设计：领域特定实体-动作提示器的设计是关键。提示器的具体形式未知，但其核心思想是根据领域知识，生成能够引导模型关注视频中关键实体和动作的提示信息。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HeurVidQA框架在多个VideoQA数据集上取得了显著的性能提升，表明了领域特定知识在视频问答任务中的重要性。具体性能数据和对比基线在摘要中未给出，属于未知信息。但结论是，该方法明显优于现有模型，证明了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、视频内容分析、教育视频理解等领域。通过提升视频问答系统的准确性和上下文感知能力，可以实现更智能的视频搜索、更高效的视频内容审核以及更个性化的教育体验。未来，该方法有望扩展到更多领域，例如医疗影像分析、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

Video Question Answering (VideoQA) represents a crucial intersection between video understanding and language processing, requiring both discriminative unimodal comprehension and sophisticated cross-modal interaction for accurate inference. Despite advancements in multi-modal pre-trained models and video-language foundation models, these systems often struggle with domain-specific VideoQA due to their generalized pre-training objectives. Addressing this gap necessitates bridging the divide between broad cross-modal knowledge and the specific inference demands of VideoQA tasks. To this end, we introduce HeurVidQA, a framework that leverages domain-specific entity-action heuristics to refine pre-trained video-language foundation models. Our approach treats these models as implicit knowledge engines, employing domain-specific entity-action prompters to direct the model's focus toward precise cues that enhance reasoning. By delivering fine-grained heuristics, we improve the model's ability to identify and interpret key entities and actions, thereby enhancing its reasoning capabilities. Extensive evaluations across multiple VideoQA datasets demonstrate that our method significantly outperforms existing models, underscoring the importance of integrating domain-specific knowledge into video-language models for more accurate and context-aware VideoQA.