REVEAL: Relation-based Video Representation Learning for Video-Question-Answering
作者: Sofian Chaybouti, Walid Bousselham, Moritz Wolter, Hilde Kuehne
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-07
备注: 18 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出REVEAL框架，通过关系建模提升视频问答中视频表征的质量和效率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 视频问答 关系建模 视频表征学习 时空关系 多模态学习
📋 核心要点
- 现有VideoQA模型难以有效捕捉视频中复杂视觉关系随时间的变化，限制了性能。
- REVEAL框架通过将视频编码为关系三元组集合，并使用Q-Former学习高效的视频表征。
- 实验表明，REVEAL在多个VideoQA基准测试中表现出色，尤其在时间推理和关系理解方面。
📝 摘要（中文）
视频问答(VideoQA)面临着捕捉复杂视觉关系随时间变化的挑战，即使对于先进的视频语言模型(VLM)来说也是如此，部分原因是需要将视觉内容表示为VLM可接受的合理大小的输入。为了解决这个问题，我们提出了基于关系的视频表征学习(REVEAL)框架，旨在通过将视觉关系信息编码成结构化的、分解的表示来捕捉它们。具体来说，受到时空场景图的启发，我们建议通过语言嵌入将视频序列编码为随时间变化的关系三元组( extit{主语-谓语-宾语})集合。为此，我们从视频字幕中提取显式关系，并引入多对多噪声对比估计(MM-NCE)以及Q-Former架构，以将无序的视频派生查询集与相应的基于文本的关系描述对齐。在推理时，生成的Q-former产生有效的token表示，可以作为VLM的输入用于VideoQA。我们在五个具有挑战性的基准测试中评估了所提出的框架：NeXT-QA、Intent-QA、STAR、VLEP和TVQA。结果表明，基于查询的视频表示能够优于基于全局对齐的CLS或patch token表示，并且在需要时间推理和关系理解的任务上，实现了与最先进模型相比具有竞争力的结果。代码和模型将公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：VideoQA任务需要理解视频内容并回答相关问题。现有方法，特别是基于全局对齐或patch token的方法，难以有效地捕捉视频中对象之间的复杂关系以及这些关系随时间的变化。这导致模型在需要时间推理和关系理解的任务上表现不佳。
核心思路：REVEAL的核心思路是将视频分解为一系列关系三元组（主语-谓语-宾语），并学习这些关系在时间和空间上的表示。通过显式地建模对象之间的关系，模型可以更好地理解视频的内容，从而提高VideoQA的性能。使用Q-Former架构将视频信息压缩成高效的token表示，降低了计算复杂度。
技术框架：REVEAL框架包含以下主要步骤：1) 从视频字幕中提取显式关系，构建关系三元组集合。2) 使用MM-NCE损失函数训练Q-Former，使其能够将视频派生的查询与相应的文本关系描述对齐。3) 使用训练好的Q-Former将视频编码为token表示。4) 将token表示输入到VLM中进行VideoQA。
关键创新：REVEAL的关键创新在于使用关系三元组来表示视频内容，并使用Q-Former学习高效的视频表征。与传统的全局对齐或patch token方法相比，REVEAL能够更好地捕捉视频中对象之间的关系以及这些关系随时间的变化。MM-NCE损失函数用于对齐视频查询和文本关系描述，进一步提高了模型的性能。
关键设计：MM-NCE损失函数旨在最大化视频查询和对应文本关系描述之间的一致性，同时最小化与其他不相关文本描述的一致性。Q-Former架构用于将视频信息压缩成固定长度的token表示，以便输入到VLM中。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，需要参考论文全文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
REVEAL在NeXT-QA、Intent-QA、STAR、VLEP和TVQA等五个具有挑战性的VideoQA基准测试中进行了评估。实验结果表明，REVEAL优于基于全局对齐的CLS或patch token表示，并在需要时间推理和关系理解的任务上取得了与最先进模型相比具有竞争力的结果。具体的性能提升幅度未知，需要参考论文全文。
🎯 应用场景
REVEAL框架可应用于各种需要理解视频内容并进行推理的任务，例如智能监控、自动驾驶、视频搜索和教育视频分析。通过更有效地捕捉视频中的关系信息，该方法可以提高这些应用场景的性能和可靠性，并为未来的视频理解研究提供新的思路。
📄 摘要（原文）
Video-Question-Answering (VideoQA) comprises the capturing of complex visual relation changes over time, remaining a challenge even for advanced Video Language Models (VLM), i.a., because of the need to represent the visual content to a reasonably sized input for those models. To address this problem, we propose RElation-based Video rEpresentAtion Learning (REVEAL), a framework designed to capture visual relation information by encoding them into structured, decomposed representations. Specifically, inspired by spatiotemporal scene graphs, we propose to encode video sequences as sets of relation triplets in the form of (\textit{subject-predicate-object}) over time via their language embeddings. To this end, we extract explicit relations from video captions and introduce a Many-to-Many Noise Contrastive Estimation (MM-NCE) together with a Q-Former architecture to align an unordered set of video-derived queries with corresponding text-based relation descriptions. At inference, the resulting Q-former produces an efficient token representation that can serve as input to a VLM for VideoQA. We evaluate the proposed framework on five challenging benchmarks: NeXT-QA, Intent-QA, STAR, VLEP, and TVQA. It shows that the resulting query-based video representation is able to outperform global alignment-based CLS or patch token representations and achieves competitive results against state-of-the-art models, particularly on tasks requiring temporal reasoning and relation comprehension. The code and models will be publicly released.