Memory-enhanced Retrieval Augmentation for Long Video Understanding

📄 arXiv: 2503.09149v2 📥 PDF

作者: Huaying Yuan, Zheng Liu, Minghao Qin, Hongjin Qian, Yan Shu, Zhicheng Dou, Ji-Rong Wen, Nicu Sebe

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-03-12 (更新: 2025-06-20)

💡 一句话要点

提出MemVid：一种记忆增强的检索增强方法，用于长视频理解

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 长视频理解 检索增强生成 记忆网络 课程学习 视觉-语言模型

📋 核心要点

  1. 现有长视频理解模型因压缩和降采样导致信息损失，限制了性能。
  2. MemVid通过记忆整体视频信息，推理信息需求，检索关键时刻，最终生成答案，模拟人类认知过程。
  3. 采用课程学习策略，先监督学习，后强化学习，提升系统基于记忆的推理能力，并在多个基准测试中表现出色。

📝 摘要（中文）

高效的长视频理解（LVU）是计算机视觉领域一个具有挑战性的任务。现有的长上下文视觉-语言模型（LVLMs）由于压缩和暴力降采样而导致信息丢失。检索增强生成（RAG）方法虽然缓解了这个问题，但由于显式的查询依赖性，其适用性受到限制。为了克服这个挑战，我们受到人类认知记忆的启发，提出了一种新颖的基于记忆增强的RAG方法，称为MemVid。我们的方法包括四个基本步骤：1）记忆整体视频信息，2）基于记忆推理任务的信息需求，3）根据信息需求检索关键时刻，以及4）专注于检索到的时刻以生成最终答案。为了增强系统基于记忆的推理能力，同时实现最佳的端到端性能，我们提出了一种课程学习策略。该方法首先在良好标注的推理结果上进行监督学习，然后通过强化学习逐步探索和加强更合理的推理结果。我们在流行的LVU基准测试（包括MLVU、VideoMME和LVBench）上进行了广泛的评估。实验结果表明，与LVLMs和RAG方法相比，MemVid表现出卓越的效率和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：长视频理解任务面临信息丢失的挑战，现有长上下文视觉-语言模型（LVLMs）通过压缩和暴力降采样处理长视频，不可避免地损失关键信息。检索增强生成（RAG）方法虽然可以缓解信息丢失，但依赖于显式的查询，限制了其在长视频理解中的应用。

核心思路：借鉴人类的认知记忆机制，将视频信息存储在“记忆”中，然后根据任务需求从记忆中检索相关信息。通过这种方式，模型可以专注于视频的关键时刻，避免信息冗余和噪声干扰，从而提高长视频理解的准确性和效率。

技术框架：MemVid包含四个主要步骤：1) 记忆（Memorizing）：将整体视频信息编码并存储到记忆模块中。2) 推理（Reasoning）：基于记忆模块和当前任务，推理出需要关注的关键信息。3) 检索（Retrieving）：根据推理出的信息需求，从记忆模块中检索相关的视频片段。4) 生成（Generating）：利用检索到的视频片段生成最终答案。

关键创新：MemVid的核心创新在于将人类的认知记忆机制引入到长视频理解任务中，通过记忆、推理和检索三个步骤，实现了对视频信息的有效利用。与传统的RAG方法相比，MemVid不需要显式的查询，而是通过推理自动确定信息需求，更加灵活和高效。此外，课程学习策略的引入，进一步提升了模型的推理能力和端到端性能。

关键设计：课程学习策略是MemVid的关键设计之一。该策略首先使用标注数据进行监督学习，训练模型进行初步的推理。然后，通过强化学习，模型可以探索和加强更合理的推理结果，从而提高整体性能。具体的强化学习奖励函数设计未知，但推测与最终答案的准确性相关。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MemVid在MLVU、VideoMME和LVBench等多个长视频理解基准测试中取得了优异的性能，超越了现有的LVLMs和RAG方法。具体性能提升幅度未知，但摘要中明确指出MemVid在效率和有效性上均优于对比方法，表明其在长视频理解方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

MemVid在视频监控、智能安防、视频内容分析、智能客服等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于自动分析监控视频中的异常事件，提取视频中的关键信息，为用户提供个性化的视频推荐服务，以及辅助客服人员快速定位和解决用户问题。该研究的成果有助于提升视频理解的智能化水平，提高相关应用场景的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

Efficient long-video understanding~(LVU) remains a challenging task in computer vision. Current long-context vision-language models~(LVLMs) suffer from information loss due to compression and brute-force downsampling. While retrieval-augmented generation (RAG) methods mitigate this issue, their applicability is limited due to explicit query dependency. To overcome this challenge, we introduce a novel memory-enhanced RAG-based approach called MemVid, which is inspired by the cognitive memory of human beings. Our approach operates in four basic steps: 1) memorizing holistic video information, 2) reasoning about the task's information needs based on memory, 3) retrieving critical moments based on the information needs, and 4) focusing on the retrieved moments to produce the final answer. To enhance the system's memory-grounded reasoning capabilities while achieving optimal end-to-end performance, we propose a curriculum learning strategy. This approach begins with supervised learning on well-annotated reasoning results, then progressively explores and reinforces more plausible reasoning outcomes through reinforcement learning. We perform extensive evaluations on popular LVU benchmarks, including MLVU, VideoMME and LVBench. In our experiments, MemVid demonstrates superior efficiency and effectiveness compared to both LVLMs and RAG methods.