LLM-EvRep: Learning an LLM-Compatible Event Representation Using a Self-Supervised Framework

📄 arXiv: 2502.14273v1 📥 PDF

作者: Zongyou Yu, Qiang Qu, Qian Zhang, Nan Zhang, Xiaoming Chen

分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2025-02-20

备注: 6 pages, 2 figures,Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2025 (WWW Companion '25)

💡 一句话要点

提出LLM-EvRep，利用自监督框架学习LLM兼容的事件表示，提升事件识别性能

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

关键词: 事件相机 大型语言模型 自监督学习 事件表示 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有基于事件的识别方法依赖大量训练数据，限制了其在事件驱动视觉内容高效处理方面的适应性。
  2. 论文提出LLM-EvRep，通过自监督学习生成与LLM兼容的事件表示，充分利用LLM的零样本能力。
  3. 实验结果表明，LLM-EvRep在多个数据集上显著优于现有事件到视频的方法，提升了事件识别的准确率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为LLM-EvRep的事件表示生成器，旨在生成与大型语言模型（LLM）兼容的事件表示，从而提升LLM在事件识别任务上的性能。该生成器采用自监督框架进行训练，以确保生成的表示在语义上保持一致性，并在结构上具有保真度。在N-ImageNet、N-Caltech101和N-MNIST三个数据集上进行了全面的实验。结果表明，在使用GPT-4o进行评估时，LLM-EvRep在识别任务中分别优于事件到视频方法E2VID 15.93%、0.82%和50.21%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决事件相机数据如何有效利用大型语言模型（LLM）进行识别的问题。现有方法通常需要大量训练数据，且难以直接与LLM的强大零样本能力相结合，限制了事件相机在实际应用中的潜力。

核心思路：论文的核心思路是学习一种与LLM兼容的事件表示（LLM-EvRep），使得LLM能够直接利用事件相机数据进行识别，而无需大量的特定任务训练。通过自监督学习，使生成的事件表示在语义上与事件内容一致，在结构上保持事件的原始信息。

技术框架：整体框架包含一个事件表示生成器，该生成器将事件数据作为输入，输出LLM-EvRep。该生成器通过自监督学习进行训练，训练目标是使生成的表示能够保留事件的语义信息和结构信息。训练完成后，可以将生成的LLM-EvRep输入到LLM中，利用LLM的零样本能力进行事件识别。

关键创新：最重要的创新点在于提出了LLM-EvRep的概念，并设计了一种自监督学习框架来生成这种表示。与传统的事件表示方法不同，LLM-EvRep专门针对LLM的特点进行了优化，使其能够更好地被LLM理解和利用。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 自监督学习框架的设计，该框架需要能够有效地学习事件的语义信息和结构信息；2) 事件表示生成器的网络结构设计，需要能够将事件数据转换为LLM能够理解的表示形式；3) 损失函数的设计，需要能够指导生成器学习到高质量的LLM-EvRep。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-EvRep在N-ImageNet、N-Caltech101和N-MNIST三个数据集上，使用GPT-4o进行评估时，分别比E2VID方法提升了15.93%、0.82%和50.21%。这表明LLM-EvRep能够有效地提升LLM在事件识别任务上的性能，尤其是在N-MNIST数据集上取得了显著的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、监控系统等领域，尤其是在低功耗、高动态范围的视觉感知场景下。通过结合事件相机和大型语言模型，可以实现更智能、更高效的视觉信息处理，为智能设备提供更强大的感知能力，并降低对大量标注数据的依赖。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in event-based recognition have demonstrated significant promise, yet most existing approaches rely on extensive training, limiting their adaptability for efficient processing of event-driven visual content. Meanwhile, large language models (LLMs) have exhibited remarkable zero-shot capabilities across diverse domains, but their application to event-based visual recognition remains largely unexplored. To bridge this gap, we propose \textbf{LLM-EvGen}, an event representation generator that produces LLM-compatible event representations \textbf{LLM-EvRep}, thereby enhancing the performance of LLMs on event recognition tasks. The generator is trained using a self-supervised framework, aligning the generated representations with semantic consistency and structural fidelity. Comprehensive experiments were conducted on three datasets: N-ImageNet, N-Caltech101, and N-MNIST. The results demonstrate that our method, \textbf{LLM-EvRep}, outperforms the event-to-video method, E2VID, by 15.93\%, 0.82\%, and 50.21\%, respectively, in recognition tasks when evaluated using GPT-4o.