Hier-EgoPack: Hierarchical Egocentric Video Understanding with Diverse Task Perspectives

📄 arXiv: 2502.02487v1 📥 PDF

作者: Simone Alberto Peirone, Francesca Pistilli, Antonio Alliegro, Tatiana Tommasi, Giuseppe Averta

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-04

备注: Project webpage at https://sapeirone.github.io/hier-egopack

💡 一句话要点

Hier-EgoPack：用于多任务视角的层级化自中心视频理解框架

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 自中心视频理解 层级化推理 图神经网络 多任务学习 Ego4d 时间推理 活动识别

📋 核心要点

  1. 现有自中心视频理解方法难以有效关联概念，跨任务抽象知识，以及利用任务间的协同作用。
  2. Hier-EgoPack 提出一种层级化的时间推理架构，利用图神经网络处理多粒度推理，从而实现跨任务的知识共享。
  3. 在 Ego4d 基准测试中，Hier-EgoPack 在剪辑级别和帧级别推理任务上均表现出良好的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

我们对描绘人类活动的视频流的理解是多方面的：在短短的几秒钟内，我们可以掌握正在发生的事情，识别场景中物体的相关性和交互，并预测即将发生的事情，所有这些都在同时进行。为了使自主系统具有这种整体感知能力，学习如何关联概念、跨不同任务抽象知识以及在学习新技能时利用任务协同作用至关重要。EgoPack 是朝着这个方向迈出的重要一步，它是一个统一的框架，用于以最小的开销理解跨不同任务的人类活动。EgoPack 促进了下游任务之间的信息共享和协作，这对于有效学习新技能至关重要。在本文中，我们介绍了 Hier-EgoPack，它通过支持跨不同时间粒度的推理来推进 EgoPack，从而将其适用性扩展到更广泛的下游任务。为了实现这一目标，我们提出了一种新颖的用于时间推理的层级架构，该架构配备了一个 GNN 层，专门用于有效地应对多粒度推理的挑战。我们在涉及剪辑级别和帧级别推理的多个 Ego4d 基准上评估了我们的方法，证明了我们的层级统一架构如何有效地同时解决这些不同的任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有的自中心视频理解方法通常针对特定任务进行优化，缺乏跨任务的通用性和知识迁移能力。此外，它们在处理不同时间粒度的信息时存在困难，难以同时理解短期动作和长期行为模式。这限制了它们在复杂场景中的应用，例如需要综合考虑多个时间尺度的活动识别和预测。

核心思路：Hier-EgoPack 的核心思路是构建一个层级化的时间推理框架，该框架能够同时处理不同时间粒度的信息，并促进跨任务的知识共享。通过引入图神经网络（GNN），该框架能够有效地建模视频中对象之间的关系，并进行多粒度的推理。

技术框架：Hier-EgoPack 的整体架构包含以下几个主要模块：1) 特征提取模块：用于从视频帧中提取视觉特征。2) 层级化时间推理模块：该模块是 Hier-EgoPack 的核心，它包含多个时间尺度上的推理层，每一层负责处理特定时间粒度的信息。3) 图神经网络（GNN）模块：用于建模视频中对象之间的关系，并进行多粒度的推理。4) 任务特定模块：用于执行不同的下游任务，例如活动识别、对象检测和行为预测。

关键创新：Hier-EgoPack 的关键创新在于其层级化的时间推理架构和 GNN 模块。该架构能够同时处理不同时间粒度的信息，并促进跨任务的知识共享。GNN 模块能够有效地建模视频中对象之间的关系，并进行多粒度的推理。与现有方法相比，Hier-EgoPack 能够更好地理解视频中的复杂活动。

关键设计：Hier-EgoPack 的关键设计包括：1) 层级化时间推理架构：该架构包含多个时间尺度上的推理层，每一层负责处理特定时间粒度的信息。2) GNN 模块：该模块使用图卷积网络（GCN）来建模视频中对象之间的关系。3) 损失函数：Hier-EgoPack 使用多任务学习损失函数，该函数能够同时优化多个下游任务的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Hier-EgoPack 在 Ego4d 基准测试中取得了显著成果，证明了其在多任务自中心视频理解方面的有效性。具体而言，该方法在活动识别、对象检测和行为预测等任务上均优于现有方法。实验结果表明，Hier-EgoPack 能够有效地利用不同时间粒度的信息，并促进跨任务的知识共享，从而提高整体性能。

🎯 应用场景

Hier-EgoPack 可应用于多种自中心视频理解场景，例如智能助手、人机交互、监控系统和机器人导航。通过理解人类活动和预测未来行为，该框架可以帮助自主系统更好地与人类互动，并执行各种任务。未来，该研究可以扩展到更复杂的场景，例如社交活动分析和医疗诊断。

📄 摘要（原文）

Our comprehension of video streams depicting human activities is naturally multifaceted: in just a few moments, we can grasp what is happening, identify the relevance and interactions of objects in the scene, and forecast what will happen soon, everything all at once. To endow autonomous systems with such a holistic perception, learning how to correlate concepts, abstract knowledge across diverse tasks, and leverage tasks synergies when learning novel skills is essential. A significant step in this direction is EgoPack, a unified framework for understanding human activities across diverse tasks with minimal overhead. EgoPack promotes information sharing and collaboration among downstream tasks, essential for efficiently learning new skills. In this paper, we introduce Hier-EgoPack, which advances EgoPack by enabling reasoning also across diverse temporal granularities, which expands its applicability to a broader range of downstream tasks. To achieve this, we propose a novel hierarchical architecture for temporal reasoning equipped with a GNN layer specifically designed to tackle the challenges of multi-granularity reasoning effectively. We evaluate our approach on multiple Ego4d benchmarks involving both clip-level and frame-level reasoning, demonstrating how our hierarchical unified architecture effectively solves these diverse tasks simultaneously.