MASR: Self-Reflective Reasoning through Multimodal Hierarchical Attention Focusing for Agent-based Video Understanding

📄 arXiv: 2504.17213v2 📥 PDF

作者: Shiwen Cao, Zhaoxing Zhang, Junming Jiao, Juyi Qiao, Guowen Song, Rong Shen, Xiangbing Meng

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-04-24 (更新: 2025-04-28)

💡 一句话要点

提出MASR框架，通过多模态分层注意力自反思推理提升Agent视频理解能力

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

关键词: 视频理解 多模态学习 注意力机制 自反思推理 Agent 长视频 分层注意力 相关性感知

📋 核心要点

  1. 现有视频理解模型难以有效处理视频中大量冗余信息，导致全局注意力分配不合理，影响理解准确性。
  2. MASR框架通过多模态分层注意力聚焦和自反思推理，能够检测并优先处理与查询相关的视频片段。
  3. 实验结果表明，MASR在多个视频理解数据集上显著优于现有方法，尤其在长视频理解方面表现突出。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于基于Agent的视频理解的多模态分层注意力聚焦自反思推理（MASR）框架。视频相比文本或图像包含更多冗余信息，需要大型模型在全局层面合理分配注意力以实现全面准确的理解。MASR的关键创新在于能够检测和优先处理与查询高度相关的视频片段。首先，MASR实现多模态粗到精的相关性感知（MCRS），增强了获取的上下文信息与查询之间的相关性。其次，MASR采用扩张时间扩展（DTE）来减轻从MCRS选择的聚焦帧中提取语义信息时丢失关键细节的风险。通过在自反思推理过程中迭代应用MCRS和DTE，MASR能够自适应地调整注意力以提取高度查询相关的上下文，从而提高响应准确性。在EgoSchema数据集上，MASR比之前的领先方法提高了5%的性能。在Next-QA和IntentQA数据集上，分别超越了当前最佳水平0.2%和0.3%。在包含长期视频的Video-MME数据集上，MASR也优于其他基于Agent的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频理解方法难以有效处理视频中固有的信息冗余，导致模型难以准确地将注意力分配到与任务相关的关键帧或片段上，尤其是在长视频中，这个问题更加突出。这限制了模型理解视频内容并做出准确预测的能力。

核心思路：MASR的核心思路是通过多模态信息融合和分层注意力机制，使模型能够自适应地聚焦于与查询最相关的视频片段。通过迭代的自反思推理，模型能够不断优化注意力分配，提取更精确的上下文信息，从而提高视频理解的准确性。

技术框架：MASR框架主要包含两个核心模块：多模态粗到精的相关性感知（MCRS）和扩张时间扩展（DTE）。MCRS首先利用多模态信息（例如，视觉和文本）进行粗粒度的相关性分析，筛选出与查询相关的视频片段。然后，DTE模块在这些片段上进行细粒度的语义信息提取，并通过扩张卷积来捕捉更长的时间依赖关系。MCRS和DTE模块在自反思推理过程中迭代应用，不断优化注意力分配。

关键创新：MASR的关键创新在于其自反思推理机制，该机制允许模型根据当前的理解结果，动态地调整注意力分配策略。通过迭代应用MCRS和DTE，模型能够逐步聚焦于与查询最相关的上下文信息，从而提高视频理解的准确性。这种自反思的过程使得模型能够更好地适应不同类型的视频和查询。

关键设计：MCRS模块利用跨模态注意力机制来计算视觉和文本信息之间的相关性。DTE模块采用扩张卷积来捕捉长时依赖关系，并使用不同的扩张率来覆盖不同的时间尺度。自反思推理过程通过一个循环神经网络（RNN）来实现，该网络根据当前的理解结果来更新注意力分配策略。损失函数的设计旨在鼓励模型聚焦于与查询相关的视频片段，并抑制对无关信息的关注。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MASR在EgoSchema数据集上取得了显著的性能提升，超越了之前的领先方法5%。在Next-QA和IntentQA数据集上，分别超越了当前最佳水平0.2%和0.3%。在包含长期视频的Video-MME数据集上，MASR也表现出优于其他基于Agent的方法的性能，证明了其在处理长视频理解任务上的优势。

🎯 应用场景

MASR框架具有广泛的应用前景，例如智能监控、视频搜索、智能客服、自动驾驶等领域。它可以帮助机器更好地理解视频内容，从而实现更智能化的决策和交互。尤其在需要处理大量视频数据的场景下，MASR能够显著提高效率和准确性，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Even in the era of rapid advances in large models, video understanding remains a highly challenging task. Compared to texts or images, videos commonly contain more information with redundancy, requiring large models to properly allocate attention at a global level for comprehensive and accurate understanding. To address this, we propose a Multimodal hierarchical Attention focusing Self-reflective Reasoning (MASR) framework for agent-based video understanding. The key innovation lies in its ability to detect and prioritize segments of videos that are highly relevant to the query. Firstly, MASR realizes Multimodal Coarse-to-fine Relevance Sensing (MCRS) which enhances the correlation between the acquired contextual information and the query. Secondly, MASR employs Dilated Temporal Expansion (DTE) to mitigate the risk of missing crucial details when extracting semantic information from the focused frames selected through MCRS. By iteratively applying MCRS and DTE in the self-reflective reasoning process, MASR is able to adaptively adjust the attention to extract highly query-relevant context and therefore improve the response accuracy. In the EgoSchema dataset, MASR achieves a remarkable 5% performance gain over previous leading approaches. In the Next-QA and IntentQA datasets, it outperforms the state-of-the-art standards by 0.2% and 0.3% respectively. In the Video-MME dataset that contains long-term videos, MASR also performs better than other agent-based methods.