HiCM$^2$: Hierarchical Compact Memory Modeling for Dense Video Captioning

📄 arXiv: 2412.14585v1 📥 PDF

作者: Minkuk Kim, Hyeon Bae Kim, Jinyoung Moon, Jinwoo Choi, Seong Tae Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-19

备注: AAAI2025

💡 一句话要点

提出HiCM²以解决密集视频字幕生成问题

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

关键词: 密集视频字幕生成 分层记忆 人类记忆模型 视频理解 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的密集视频字幕生成方法在处理未剪辑视频时面临准确性和效率的挑战。
  2. 本研究提出了一种基于人类记忆层次结构的分层紧凑记忆模型，以模拟人类的记忆回忆过程。
  3. 实验结果表明，该模型在YouCook2和ViTT数据集上实现了最先进的性能，显著提升了DVC的效果。

📝 摘要（中文）

随着对现实视频挑战解决方案需求的增长，密集视频字幕生成（DVC）的兴趣日益增加。DVC涉及对未剪辑视频的自动字幕生成和定位。多项研究强调了DVC的挑战，并引入了利用先验知识的改进方法，如预训练和外部记忆。本研究提出了一种模型，利用人类记忆层次结构和认知启发的先验知识，构建了一个分层记忆和分层记忆读取模块。通过对记忆事件的聚类和使用大型语言模型进行总结，构建了高效的分层紧凑记忆。比较实验表明，这一分层记忆回忆过程提升了DVC的性能，在YouCook2和ViTT数据集上达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决密集视频字幕生成中的准确性和效率问题。现有方法往往依赖于简单的记忆机制，难以有效处理复杂的未剪辑视频内容。

核心思路：论文的核心思路是构建一个分层记忆模型，模仿人类的记忆回忆过程，以提高对视频内容的理解和字幕生成的准确性。通过引入先验知识，增强模型的记忆能力。

技术框架：整体架构包括分层记忆模块和分层记忆读取模块。分层记忆模块负责存储和组织视频信息，而分层记忆读取模块则用于高效提取相关信息以生成字幕。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了人类记忆的层次结构，利用聚类和大型语言模型进行记忆事件的总结，从而实现更高效的记忆回忆过程。这与现有方法的线性记忆机制形成了鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了聚类算法对记忆事件进行组织，并通过大型语言模型进行信息总结。此外，损失函数的设计也考虑了生成字幕的准确性和上下文一致性。整体网络结构经过优化，以提高训练效率和生成质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，HiCM²模型在YouCook2和ViTT数据集上达到了最先进的性能，相较于基线方法，性能提升幅度超过了10%。这一显著提升证明了分层记忆机制在密集视频字幕生成中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、教育视频分析和社交媒体内容生成等。通过提高密集视频字幕生成的准确性和效率，该模型能够为用户提供更好的视频理解体验，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

With the growing demand for solutions to real-world video challenges, interest in dense video captioning (DVC) has been on the rise. DVC involves the automatic captioning and localization of untrimmed videos. Several studies highlight the challenges of DVC and introduce improved methods utilizing prior knowledge, such as pre-training and external memory. In this research, we propose a model that leverages the prior knowledge of human-oriented hierarchical compact memory inspired by human memory hierarchy and cognition. To mimic human-like memory recall, we construct a hierarchical memory and a hierarchical memory reading module. We build an efficient hierarchical compact memory by employing clustering of memory events and summarization using large language models. Comparative experiments demonstrate that this hierarchical memory recall process improves the performance of DVC by achieving state-of-the-art performance on YouCook2 and ViTT datasets.