PRVQL: Progressive Knowledge-guided Refinement for Robust Egocentric Visual Query Localization

📄 arXiv: 2502.07707v2 📥 PDF

作者: Bing Fan, Yunhe Feng, Yapeng Tian, James Chenhao Liang, Yuewei Lin, Yan Huang, Heng Fan

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-11 (更新: 2025-06-30)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PRVQL，通过渐进式知识引导优化第一人称视频中的视觉查询定位。

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

关键词: 第一人称视觉 视觉查询定位 知识引导 渐进式学习 特征优化 目标定位 Ego4D数据集

📋 核心要点

  1. 现有EgoVQL方法难以应对第一人称视频中剧烈的目标外观变化和复杂的背景干扰。
  2. PRVQL通过渐进式地从视频中提取目标相关知识，并利用这些知识来指导查询和视频特征的优化。
  3. 在Ego4D数据集上，PRVQL取得了state-of-the-art的结果，显著超越了其他方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的渐进式知识引导优化框架PRVQL，用于解决第一人称视觉查询定位（EgoVQL）问题。现有方法在处理视频中严重的目标外观变化和杂乱背景时，由于缺乏足够的目标线索，性能会下降。PRVQL的核心是从视频中持续挖掘目标相关的知识，并将其作为指导来优化查询和视频特征，从而提高目标定位的准确性。PRVQL包含多个处理阶段，每个阶段提取的表观和空间知识被用于指导下一阶段的特征优化，从而生成更准确的知识。通过这种渐进式过程，目标知识逐步改进，最终得到更好的查询和视频特征，从而实现更精确的定位。在Ego4D数据集上的实验表明，PRVQL优于其他方法，证明了其有效性。代码、模型和结果将在https://github.com/fb-reps/PRVQL上发布。

🔬 方法详解

问题定义：EgoVQL旨在从第一人称视角视频中，根据给定的视觉查询，在时间和空间上定位目标物体。现有方法在复杂场景下，由于目标外观变化大、背景杂乱，缺乏足够的目标线索，导致定位精度下降。

核心思路：论文的核心思路是利用视频本身蕴含的目标相关知识，来指导查询和视频特征的优化。通过渐进式地提取和利用这些知识，可以逐步提升特征的表达能力，从而提高定位的准确性。这种方法避免了仅仅依赖初始视觉查询的局限性。

技术框架：PRVQL框架包含多个处理阶段。每个阶段都包含两个关键模块：外观知识学习模块和空间知识学习模块，用于提取目标相关的表观和空间知识。这些知识被用作指导信号，通过特征优化模块来改进查询和视频特征。优化后的特征又被用于下一阶段的知识提取，形成一个渐进式的优化过程。最终阶段的优化特征用于目标定位。

关键创新：PRVQL的关键创新在于其渐进式的知识引导优化机制。与以往方法不同，PRVQL不仅仅依赖于初始的视觉查询，而是能够从视频中学习并利用目标相关的知识，从而在复杂场景下实现更鲁棒的定位。这种渐进式的优化方式使得知识能够逐步积累和完善，从而更好地指导特征优化。

关键设计：论文设计了专门的外观知识学习模块和空间知识学习模块，用于提取目标的表观和空间信息。具体的网络结构和损失函数细节在论文中进行了详细描述（未知）。渐进式优化过程的阶段数和每个阶段的优化策略也是重要的设计参数（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PRVQL在Ego4D数据集上取得了state-of-the-art的结果，显著超越了其他方法。具体的性能提升数据需要在论文中查找（未知），但摘要中明确指出PRVQL在复杂场景下的有效性得到了验证，表明其在处理目标外观变化和背景干扰方面具有优势。

🎯 应用场景

PRVQL在机器人导航、人机交互、增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，可以帮助机器人根据用户的视觉指令在复杂环境中找到目标物体，或者在AR应用中实现对第一人称视频中物体的精准定位和跟踪。该研究有助于提升机器在真实世界中的感知和交互能力。

📄 摘要（原文）

Egocentric visual query localization (EgoVQL) focuses on localizing the target of interest in space and time from first-person videos, given a visual query. Despite recent progressive, existing methods often struggle to handle severe object appearance changes and cluttering background in the video due to lacking sufficient target cues, leading to degradation. Addressing this, we introduce PRVQL, a novel Progressive knowledge-guided Refinement framework for EgoVQL. The core is to continuously exploit target-relevant knowledge directly from videos and utilize it as guidance to refine both query and video features for improving target localization. Our PRVQL contains multiple processing stages. The target knowledge from one stage, comprising appearance and spatial knowledge extracted via two specially designed knowledge learning modules, are utilized as guidance to refine the query and videos features for the next stage, which are used to generate more accurate knowledge for further feature refinement. With such a progressive process, target knowledge in PRVQL can be gradually improved, which, in turn, leads to better refined query and video features for localization in the final stage. Compared to previous methods, our PRVQL, besides the given object cues, enjoys additional crucial target information from a video as guidance to refine features, and hence enhances EgoVQL in complicated scenes. In our experiments on challenging Ego4D, PRVQL achieves state-of-the-art result and largely surpasses other methods, showing its efficacy. Our code, model and results will be released at https://github.com/fb-reps/PRVQL.