REEF: Relevance-Aware and Efficient LLM Adapter for Video Understanding

📄 arXiv: 2504.05491v1 📥 PDF

作者: Sakib Reza, Xiyun Song, Heather Yu, Zongfang Lin, Mohsen Moghaddam, Octavia Camps

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-07

备注: Accepted at CVPRW'25

💡 一句话要点

提出REEF：一种相关性感知的高效LLM适配器，用于视频理解

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

关键词: 视频理解 LLM适配器 相关性感知 视觉记忆压缩 Top-K算子

📋 核心要点

  1. 现有视频理解方法依赖相似性压缩视觉记忆，忽略了token的上下文重要性。
  2. REEF利用评分器网络和可微Top-K算子，根据相关性选择性压缩视觉记忆库，实现端到端训练。
  3. 实验表明，REEF在多个视频理解任务上表现出色，且显著降低了计算开销。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高效的LLM适配器，专门用于对未裁剪视频进行视频级别的理解。现有方法通常使用记忆库来处理此类视频，并通过基于相似性的贪婪方法压缩视觉记忆，这可能会忽略各个token的上下文重要性。为了解决这个问题，本文提出的框架利用评分器网络选择性地压缩视觉记忆库，并使用可微的Top-K算子根据相关性过滤空间token，从而实现端到端训练。在三个关键的视频级别理解任务（未裁剪视频分类、视频问答和视频字幕）中，该方法在四个大型数据集上取得了有竞争力或更优越的结果，同时将计算开销降低了高达34%。代码即将发布在GitHub上。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长视频理解中，现有方法压缩视觉信息时忽略token上下文重要性的问题。现有方法通常采用基于相似度的贪婪算法压缩视觉记忆，导致关键信息丢失，影响视频理解的准确性。

核心思路：论文的核心思路是引入相关性感知机制，通过评分器网络评估每个视觉token的重要性，并根据相关性进行选择性压缩。这样可以保留对视频理解至关重要的token，同时减少冗余信息，提高效率。

技术框架：REEF框架主要包含以下几个模块：1) 视频特征提取器：用于提取视频帧的时空特征。2) 视觉记忆库：存储提取的视频特征。3) 评分器网络：评估视觉记忆库中每个token的相关性得分。4) Top-K算子：根据评分器网络输出的相关性得分，选择Top-K个token。5) LLM适配器：将选择的token输入到LLM中进行视频理解任务。整个框架采用端到端训练方式。

关键创新：REEF的关键创新在于引入了相关性感知的视觉记忆压缩机制。与传统的基于相似度的压缩方法不同，REEF能够根据token的上下文重要性进行选择，从而更好地保留关键信息。此外，使用可微的Top-K算子，使得整个框架可以进行端到端训练，进一步提高了性能。

关键设计：评分器网络的设计至关重要，它需要能够准确评估每个token的相关性。论文中可能采用了注意力机制或者其他上下文建模方法来实现这一目标。Top-K算子的选择也需要仔细考虑，需要保证其可微性，以便进行反向传播。损失函数的设计也需要考虑如何平衡相关性得分和最终的视频理解任务的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

REEF在未裁剪视频分类、视频问答和视频字幕三个任务上，在四个大型数据集上取得了有竞争力或更优越的结果。更重要的是，REEF将计算开销降低了高达34%，展示了其高效性。这些结果表明，相关性感知的视觉记忆压缩机制能够有效提升视频理解的性能和效率。

🎯 应用场景

REEF框架可应用于多种视频理解场景，如智能监控、视频搜索、自动驾驶等。通过高效地处理长视频信息，可以提升这些应用在复杂环境下的性能和效率。未来，该方法有望进一步扩展到其他多模态任务，例如视频生成、视频编辑等。

📄 摘要（原文）

Integrating vision models into large language models (LLMs) has sparked significant interest in creating vision-language foundation models, especially for video understanding. Recent methods often utilize memory banks to handle untrimmed videos for video-level understanding. However, they typically compress visual memory using similarity-based greedy approaches, which can overlook the contextual importance of individual tokens. To address this, we introduce an efficient LLM adapter designed for video-level understanding of untrimmed videos that prioritizes the contextual relevance of spatio-temporal tokens. Our framework leverages scorer networks to selectively compress the visual memory bank and filter spatial tokens based on relevance, using a differentiable Top-K operator for end-to-end training. Across three key video-level understanding tasks$\unicode{x2013}$ untrimmed video classification, video question answering, and video captioning$\unicode{x2013}$our method achieves competitive or superior results on four large-scale datasets while reducing computational overhead by up to 34%. The code will be available soon on GitHub.