TimeRefine: Temporal Grounding with Time Refining Video LLM
作者: Xizi Wang, Feng Cheng, Ziyang Wang, Huiyu Wang, Md Mohaiminul Islam, Lorenzo Torresani, Mohit Bansal, Gedas Bertasius, David Crandall
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-12-12 (更新: 2025-03-05)
💡 一句话要点
TimeRefine：利用时间细化的视频LLM进行时序定位
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频时序定位 视频LLM 时间细化 迭代优化 辅助预测头
📋 核心要点
- 现有视频LLM在时序定位中依赖时间token预测，难以精确定位时间戳。
- TimeRefine将时序定位转化为时序细化，通过迭代预测偏移量逐步优化定位精度。
- 引入辅助预测头，根据预测片段与真实值的偏差程度进行惩罚，提升时间感知能力。
📝 摘要（中文）
视频时序定位旨在给定文本提示，在视频中定位相关的时序边界。最近的研究集中于使视频LLM能够通过时间戳的下一个token预测来执行视频时序定位。然而，仅依靠时间token预测，精确地定位视频中的时间戳对于视频LLM来说仍然具有挑战性。我们提出的TimeRefine通过两种方式解决了这个挑战。首先，我们没有直接预测开始和结束时间戳，而是将时序定位任务重新定义为时序细化任务：模型首先进行粗略的预测，然后通过预测目标片段的偏移量来细化它们。这个细化过程重复多次，通过这个过程，模型逐步自我提高其时序定位精度。其次，为了增强模型的时间感知能力，我们引入了一个辅助预测头，如果预测的片段偏离ground truth越远，就会对模型进行更多的惩罚，从而鼓励模型做出更接近和更准确的预测。我们的即插即用方法可以集成到大多数基于LLM的时序定位方法中。实验结果表明，TimeRefine在ActivityNet和Charades-STA数据集上分别实现了3.6%和5.0%的mIoU提升。代码和预训练模型将会发布。
🔬 方法详解
问题定义：视频时序定位旨在根据给定的文本查询，在视频中找到对应的时间片段。现有的基于视频LLM的方法通常直接预测时间戳，但这种方法难以精确定位，尤其是在长视频中，因为模型需要直接预测精确的时间点，这对于LLM来说是一个挑战。
核心思路：TimeRefine的核心思想是将时间戳的预测转化为一个迭代的细化过程。模型首先进行粗略的预测，然后通过预测偏移量来逐步调整预测结果，使其更接近真实的时间片段。这种迭代细化的方式允许模型逐步逼近目标，而不是一次性地预测精确的时间戳。
技术框架：TimeRefine包含两个主要部分：时序细化模块和辅助预测头。时序细化模块通过多次迭代来优化时间戳预测，每次迭代都预测一个偏移量，用于调整当前的时间戳。辅助预测头则用于增强模型的时间感知能力，它通过计算预测片段与真实片段之间的偏差，并根据偏差的大小对模型进行惩罚。整个框架可以作为一个即插即用的模块，集成到现有的基于LLM的时序定位方法中。
关键创新：TimeRefine的关键创新在于将时间戳预测转化为迭代细化过程，以及引入辅助预测头来增强时间感知能力。与直接预测时间戳的方法相比，迭代细化能够更有效地利用上下文信息，逐步逼近目标。辅助预测头则通过直接衡量预测结果的准确性，引导模型学习更精确的时间定位。
关键设计：时序细化模块的迭代次数是一个重要的参数，需要根据具体的任务和数据集进行调整。辅助预测头的损失函数设计也至关重要，需要能够准确地反映预测片段与真实片段之间的偏差。论文中使用了mIoU作为衡量偏差的指标，并将其作为损失函数的一部分。此外，如何有效地融合时序细化模块和辅助预测头的输出也是一个关键的设计问题，论文中采用了加权平均的方式。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
TimeRefine在ActivityNet和Charades-STA数据集上分别实现了3.6%和5.0%的mIoU提升，证明了其有效性。该方法可以作为即插即用模块集成到现有的基于LLM的时序定位方法中，具有良好的通用性和可扩展性。实验结果表明，TimeRefine能够显著提升视频LLM的时序定位精度。
🎯 应用场景
TimeRefine可应用于视频内容检索、智能视频编辑、视频监控等领域。例如，用户可以通过文本描述快速定位视频中的特定事件，或者自动剪辑包含特定事件的视频片段。该研究有助于提升视频理解和分析的智能化水平，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Video temporal grounding aims to localize relevant temporal boundaries in a video given a textual prompt. Recent work has focused on enabling Video LLMs to perform video temporal grounding via next-token prediction of temporal timestamps. However, accurately localizing timestamps in videos remains challenging for Video LLMs when relying solely on temporal token prediction. Our proposed TimeRefine addresses this challenge in two ways. First, instead of directly predicting the start and end timestamps, we reformulate the temporal grounding task as a temporal refining task: the model first makes rough predictions and then refines them by predicting offsets to the target segment. This refining process is repeated multiple times, through which the model progressively self-improves its temporal localization accuracy. Second, to enhance the model's temporal perception capabilities, we incorporate an auxiliary prediction head that penalizes the model more if a predicted segment deviates further from the ground truth, thus encouraging the model to make closer and more accurate predictions. Our plug-and-play method can be integrated into most LLM-based temporal grounding approaches. The experimental results demonstrate that TimeRefine achieves 3.6% and 5.0% mIoU improvements on the ActivityNet and Charades-STA datasets, respectively. Code and pretrained models will be released.