Contextual Self-paced Learning for Weakly Supervised Spatio-Temporal Video Grounding

📄 arXiv: 2501.17053v3 📥 PDF

作者: Akash Kumar, Zsolt Kira, Yogesh Singh Rawat

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-28 (更新: 2025-03-16)

备注: ICLR'25 Main Conference. Project Page: https://akash2907.github.io/cospal_webpage

💡 一句话要点

提出CoSPaL，解决弱监督时空视频定位中复杂查询理解和时序一致性问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 弱监督学习 时空视频定位 多模态融合 上下文建模 自步学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在弱监督时空视频定位中，对复杂查询的理解不足，且时序预测一致性较差，难以适应复杂场景。
  2. CoSPaL通过Tubelet Phrase Grounding、Contextual Referral Grounding和Self-Paced Scene Understanding三个模块，提升模型性能。
  3. CoSPaL利用自步学习策略，逐步增加训练难度，使模型能够从粗到细地理解视频内容，从而适应复杂场景。

📝 摘要（中文）

本文关注弱监督时空视频定位(WSTVG)任务，旨在仅利用文本查询在时空上定位特定对象，无需边界框监督。受多模态基础模型在定位任务中取得进展的启发，我们首先探索了最先进的目标检测模型在WSTVG中的潜力。尽管它们具有强大的零样本能力，但我们的实验表明其存在显著局限性，包括不一致的时序预测、对复杂查询理解不足以及难以适应困难场景。为此，我们提出了一种名为CoSPaL（Contextual Self-Paced Learning）的新方法，旨在克服这些限制。CoSPaL集成了三个核心组件：（1）Tubelet Phrase Grounding (TPG)，通过将文本查询链接到tubelet引入时空预测；（2）Contextual Referral Grounding (CRG)，通过提取上下文信息来细化对象识别，从而提高对复杂查询的理解；（3）Self-Paced Scene Understanding (SPS)，一种渐进式增加任务难度的训练范式，使模型能够通过从粗到细的理解过渡来适应复杂场景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决弱监督时空视频定位（WSTVG）问题。现有方法，特别是直接应用预训练目标检测模型时，在处理复杂文本查询、保持时序预测一致性以及适应困难场景方面存在不足。这些痛点限制了模型在实际应用中的性能和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用上下文信息和自步学习策略，逐步提升模型对视频内容的理解能力。通过将文本查询与视频中的tubelet关联，并利用上下文信息细化对象识别，模型能够更准确地定位目标对象。自步学习则帮助模型从简单到复杂地学习，从而更好地适应各种场景。

技术框架：CoSPaL包含三个主要模块：Tubelet Phrase Grounding (TPG)、Contextual Referral Grounding (CRG)和Self-Paced Scene Understanding (SPS)。TPG负责将文本查询与视频中的tubelet关联，实现时空预测。CRG通过提取上下文信息来细化对象识别，提高对复杂查询的理解。SPS则采用自步学习策略，逐步增加训练难度，使模型能够适应复杂场景。整体流程是从视频中提取tubelet特征，然后利用TPG和CRG进行定位，最后通过SPS进行训练优化。

关键创新：论文的关键创新在于将上下文信息和自步学习策略相结合，用于弱监督时空视频定位。与现有方法相比，CoSPaL能够更好地理解复杂查询，保持时序预测一致性，并适应各种场景。自步学习策略使得模型能够从简单到复杂地学习，从而更好地泛化到新的视频和查询。

关键设计：TPG模块可能涉及使用Transformer或其他注意力机制来关联文本查询和tubelet特征。CRG模块可能使用图神经网络或其他上下文建模技术来提取上下文信息。SPS模块的关键在于设计合适的难度评估指标和学习策略，例如根据定位的置信度或查询的复杂度来调整训练样本的权重。损失函数可能包括定位损失、上下文一致性损失和自步学习损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了CoSPaL方法，通过集成Tubelet Phrase Grounding、Contextual Referral Grounding和Self-Paced Scene Understanding三个模块，有效提升了弱监督时空视频定位的性能。实验结果表明，CoSPaL在多个数据集上取得了显著的提升，尤其是在处理复杂查询和困难场景时，表现出更强的鲁棒性和准确性。具体性能数据未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频监控、智能安防、人机交互等领域。例如，在视频监控中，可以通过文本查询快速定位特定事件或人物。在人机交互中，可以实现基于自然语言的视频内容检索和编辑。该研究还有助于提升视频内容理解和分析的智能化水平。

📄 摘要（原文）

In this work, we focus on Weakly Supervised Spatio-Temporal Video Grounding (WSTVG). It is a multimodal task aimed at localizing specific subjects spatio-temporally based on textual queries without bounding box supervision. Motivated by recent advancements in multi-modal foundation models for grounding tasks, we first explore the potential of state-of-the-art object detection models for WSTVG. Despite their robust zero-shot capabilities, our adaptation reveals significant limitations, including inconsistent temporal predictions, inadequate understanding of complex queries, and challenges in adapting to difficult scenarios. We propose CoSPaL (Contextual Self-Paced Learning), a novel approach which is designed to overcome these limitations. CoSPaL integrates three core components: (1) Tubelet Phrase Grounding (TPG), which introduces spatio-temporal prediction by linking textual queries to tubelets; (2) Contextual Referral Grounding (CRG), which improves comprehension of complex queries by extracting contextual information to refine object identification over time; and (3) Self-Paced Scene Understanding (SPS), a training paradigm that progressively increases task difficulty, enabling the model to adapt to complex scenarios by transitioning from coarse to fine-grained understanding.