Storyboard guided Alignment for Fine-grained Video Action Recognition
作者: Enqi Liu, Liyuan Pan, Yan Yang, Yiran Zhong, Zhijing Wu, Xinxiao Wu, Liu Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-10-18
💡 一句话要点
提出基于故事板引导对齐的细粒度视频动作识别方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 细粒度视频动作识别 视频-文本匹配 故事板 原子动作 多粒度学习
📋 核心要点
- 现有细粒度视频动作识别方法依赖全局语义，忽略了原子动作粒度的语义信息，导致视频-文本对齐出现偏差。
- 受故事板启发，利用预训练大语言模型生成细粒度描述，增强全局语义，并使用过滤指标选择相关原子动作描述。
- 通过全局语义和细粒度描述识别关键帧，聚合嵌入，提升识别准确率，并在多种设置下验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
本文将细粒度视频动作识别视为一个视频-文本匹配问题。现有方法通常依赖全局视频语义来整合视频嵌入，由于缺乏对原子粒度级别动作语义的理解，可能导致视频-文本对的错位。为了解决这一挑战，我们提出了一个基于多粒度的框架，该框架基于两个观察：(i)具有不同全局语义的视频可能共享相似的原子动作或外观，以及(ii)视频中的原子动作可能是短暂的、缓慢的，甚至与全局视频语义没有直接关系。受到故事板概念的启发，我们将脚本分解为单独的镜头，通过使用预训练的大型语言模型生成细粒度的描述来增强全局视频语义。这些详细的描述捕捉了视频中描绘的常见原子动作。我们提出了一种过滤指标来选择与视频和描述中存在的原子动作相对应的描述。通过采用全局语义和细粒度描述，我们可以识别视频中的关键帧，并利用它们来聚合嵌入，从而使嵌入更加准确。在各种视频动作识别数据集上的大量实验表明，我们提出的方法在监督、少样本和零样本设置中都表现出优越的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有细粒度视频动作识别方法主要依赖全局视频语义进行嵌入，忽略了视频中原子动作的细粒度信息。这导致视频和文本描述在原子动作层面的语义对齐出现偏差，从而影响识别精度。现有方法难以区分具有相似全局语义但包含不同原子动作的视频，也无法有效处理原子动作与全局语义关联性弱的情况。
核心思路：本文的核心思路是借鉴故事板的概念，将视频分解为一系列关键帧，并利用预训练的大型语言模型为每个关键帧生成细粒度的文本描述，从而捕捉视频中的原子动作信息。通过将全局视频语义与细粒度的原子动作描述相结合，可以更准确地对齐视频和文本，提高细粒度动作识别的准确性。
技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 视频关键帧提取：从视频中提取代表性的关键帧。2) 细粒度描述生成：利用预训练的大型语言模型，根据关键帧生成细粒度的文本描述，捕捉原子动作信息。3) 描述过滤：设计一种过滤指标，筛选出与视频内容相关的描述，去除噪声。4) 嵌入聚合：将全局视频语义嵌入和筛选后的细粒度描述嵌入进行聚合，得到更准确的视频表示。5) 视频-文本匹配：利用聚合后的视频表示进行视频-文本匹配，实现细粒度动作识别。
关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了故事板的概念，并利用预训练的大型语言模型生成细粒度的原子动作描述。这使得模型能够更好地理解视频中的细粒度动作信息，从而提高视频-文本对齐的准确性。与现有方法相比，该方法更加关注视频中的原子动作，能够有效处理原子动作与全局语义关联性弱的情况。
关键设计：关键设计包括：1) 描述过滤指标的设计，用于筛选出与视频内容相关的描述。该指标可能基于文本相似度、视觉相似度或其他相关性度量。2) 嵌入聚合方式的设计，如何有效地将全局视频语义嵌入和细粒度描述嵌入进行融合。3) 损失函数的设计，用于优化视频-文本匹配模型，例如使用对比损失或三元组损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个视频动作识别数据集上取得了显著的性能提升。在监督学习、少样本学习和零样本学习设置下，该方法均优于现有方法。具体性能数据和提升幅度在论文实验部分有详细展示，证明了该方法在细粒度视频动作识别方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能视频监控、视频内容分析、人机交互等领域。例如，在智能视频监控中，可以利用该方法识别异常行为；在视频内容分析中，可以用于自动生成视频摘要或标签；在人机交互中，可以用于理解用户的动作意图。
📄 摘要（原文）
Fine-grained video action recognition can be conceptualized as a video-text matching problem. Previous approaches often rely on global video semantics to consolidate video embeddings, which can lead to misalignment in video-text pairs due to a lack of understanding of action semantics at an atomic granularity level. To tackle this challenge, we propose a multi-granularity framework based on two observations: (i) videos with different global semantics may share similar atomic actions or appearances, and (ii) atomic actions within a video can be momentary, slow, or even non-directly related to the global video semantics. Inspired by the concept of storyboarding, which disassembles a script into individual shots, we enhance global video semantics by generating fine-grained descriptions using a pre-trained large language model. These detailed descriptions capture common atomic actions depicted in videos. A filtering metric is proposed to select the descriptions that correspond to the atomic actions present in both the videos and the descriptions. By employing global semantics and fine-grained descriptions, we can identify key frames in videos and utilize them to aggregate embeddings, thereby making the embedding more accurate. Extensive experiments on various video action recognition datasets demonstrate superior performance of our proposed method in supervised, few-shot, and zero-shot settings.