HyperGLM: HyperGraph for Video Scene Graph Generation and Anticipation

📄 arXiv: 2411.18042v2 📥 PDF

作者: Trong-Thuan Nguyen, Pha Nguyen, Jackson Cothren, Alper Yilmaz, Khoa Luu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-03-31)

💡 一句话要点

HyperGLM：利用超图增强多模态LLM，实现视频场景图生成与预测

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频场景图生成 视频场景图预测 超图 多模态LLM 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有视频场景图生成方法依赖于成对连接，难以处理复杂的多对象交互和推理。
  2. HyperGLM通过构建统一的超图，整合实体场景图和过程图，从而促进对多路交互和高阶关系的推理。
  3. HyperGLM在五个视频理解任务上超越了现有最佳方法，证明了其有效建模复杂视频场景关系的能力。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（LLM）在视觉-语言任务中取得了显著进展，但仍然难以理解视频场景。为了弥合这一差距，视频场景图生成（VidSGG）应运而生，旨在捕捉视频帧中的多对象关系。然而，现有方法依赖于成对连接，限制了它们处理复杂的多对象交互和推理的能力。为此，我们提出了基于场景超图的多模态LLM（HyperGLM），以促进对多路交互和高阶关系的推理。我们的方法独特地将实体场景图（捕捉对象之间的空间关系）与过程图（建模其因果转换）集成在一起，形成统一的超图。重要的是，HyperGLM通过将这个统一的超图注入LLM来实现推理。此外，我们引入了一个新的视频场景图推理（VSGR）数据集，包含来自第三人称、自我中心和无人机视角的190万帧，并支持五个任务：场景图生成、场景图预测、视频问答、视频字幕和关系推理。实验结果表明，HyperGLM在五个任务中始终优于最先进的方法，有效地建模和推理了各种视频场景中的复杂关系。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频场景图生成和预测任务中，现有方法无法有效建模复杂多对象交互和高阶关系的问题。现有方法主要依赖于对象之间的成对连接，忽略了多个对象之间的协同作用和因果关系，导致对视频场景的理解不够深入。

核心思路：论文的核心思路是利用超图（HyperGraph）来表示视频场景中的多对象关系。超图允许一条边连接多个节点，从而能够自然地建模多对象之间的交互。通过将实体场景图（空间关系）和过程图（因果关系）融合到超图中，可以更全面地捕捉视频场景的复杂关系。

技术框架：HyperGLM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 实体场景图构建模块，用于提取视频帧中的对象及其空间关系；2) 过程图构建模块，用于建模对象之间的因果转换关系；3) 超图构建模块，将实体场景图和过程图融合为统一的超图；4) 多模态LLM推理模块，将超图信息注入LLM，进行视频场景图生成、预测等任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于超图的视频场景表示方法，能够有效地建模多对象之间的复杂交互和高阶关系。与现有方法相比，HyperGLM不再局限于成对连接，而是能够捕捉多个对象之间的协同作用和因果关系，从而更全面地理解视频场景。此外，将超图信息注入LLM，实现了更有效的视频理解和推理。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 超图的构建方式，如何有效地融合实体场景图和过程图；2) 超图信息的编码方式，如何将超图信息有效地注入LLM；3) 损失函数的设计，如何优化模型以更好地学习视频场景中的复杂关系。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但摘要中未提供。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HyperGLM在五个视频理解任务（场景图生成、场景图预测、视频问答、视频字幕和关系推理）上均取得了显著的性能提升，超越了现有最先进的方法。论文中提到使用了包含190万帧的VSGR数据集进行实验，但具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于视频监控、自动驾驶、机器人导航、智能家居等领域。通过更准确地理解视频场景，可以提升视频分析的智能化水平，例如，在视频监控中自动识别异常行为，在自动驾驶中预测行人的意图，在机器人导航中规划更合理的路径。

📄 摘要（原文）

Multimodal LLMs have advanced vision-language tasks but still struggle with understanding video scenes. To bridge this gap, Video Scene Graph Generation (VidSGG) has emerged to capture multi-object relationships across video frames. However, prior methods rely on pairwise connections, limiting their ability to handle complex multi-object interactions and reasoning. To this end, we propose Multimodal LLMs on a Scene HyperGraph (HyperGLM), promoting reasoning about multi-way interactions and higher-order relationships. Our approach uniquely integrates entity scene graphs, which capture spatial relationships between objects, with a procedural graph that models their causal transitions, forming a unified HyperGraph. Significantly, HyperGLM enables reasoning by injecting this unified HyperGraph into LLMs. Additionally, we introduce a new Video Scene Graph Reasoning (VSGR) dataset featuring 1.9M frames from third-person, egocentric, and drone views and supports five tasks: Scene Graph Generation, Scene Graph Anticipation, Video Question Answering, Video Captioning, and Relation Reasoning. Empirically, HyperGLM consistently outperforms state-of-the-art methods across five tasks, effectively modeling and reasoning complex relationships in diverse video scenes.