SPKLIP: Aligning Spike Video Streams with Natural Language

📄 arXiv: 2505.12656v2 📥 PDF

作者: Yongchang Gao, Meiling Jin, Zhaofei Yu, Tiejun Huang, Guozhang Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-05-26)

💡 一句话要点

提出SPKLIP以解决Spike视频与自然语言对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Spike视频 自然语言处理 多模态对齐 少样本学习 神经形态计算

📋 核心要点

  1. 现有Spike视频-语言对齐方法面临稀疏和异步输出的挑战，导致语义理解不足。
  2. SPKLIP通过分层Spike特征提取器和Spike-文本对比学习，直接对齐Spike视频与语言，支持少样本学习。
  3. 实验结果显示SPKLIP在基准Spike数据集上实现了最先进的性能，并在真实世界数据集上展现了强大的少样本泛化能力。

📝 摘要（中文）

Spike相机提供了独特的感知能力，但其稀疏和异步输出对语义理解构成挑战，尤其是在Spike视频-语言对齐（Spike-VLA）任务中，现有模型如CLIP表现不佳。我们提出了SPKLIP，这是首个专门针对Spike-VLA的架构。SPKLIP采用分层的Spike特征提取器，自适应建模事件流中的多尺度时间动态，并使用Spike-文本对比学习直接对齐Spike视频与语言，实现有效的少样本学习。全脉冲视觉编码器变体将SNN组件整合到我们的流程中，展示了增强的能效。实验结果表明，在基准Spike数据集上取得了最先进的性能，并在新贡献的真实世界数据集上展现了强大的少样本泛化能力。SPKLIP的能效突显了其在神经形态部署中的潜力，推动了基于事件的多模态研究。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决Spike视频与自然语言之间的对齐问题，现有方法如CLIP由于模态不匹配而表现不佳，难以有效处理Spike相机的稀疏和异步输出。

核心思路：SPKLIP的核心思路是通过分层的Spike特征提取器自适应建模多尺度时间动态，并利用Spike-文本对比学习直接实现Spike视频与语言的对齐，从而提升少样本学习的效果。

技术框架：SPKLIP的整体架构包括分层Spike特征提取器、Spike-文本对比学习模块和全脉冲视觉编码器。分层特征提取器负责捕捉事件流中的时间动态，而对比学习模块则用于对齐视频和文本信息。

关键创新：SPKLIP的主要创新在于其专门针对Spike-VLA的设计，采用了分层特征提取和对比学习的结合，显著提升了对齐效果和能效，区别于传统的多模态学习方法。

关键设计：在设计中，SPKLIP使用了特定的损失函数以优化对比学习过程，并在网络结构中集成了SNN组件，以提高能效和处理能力。

📊 实验亮点

SPKLIP在基准Spike数据集上实现了最先进的性能，具体表现为在Spike-VLA任务中相较于传统方法提升了XX%的准确率。此外，在新贡献的真实世界数据集上，SPKLIP展现了强大的少样本泛化能力，进一步验证了其有效性。

🎯 应用场景

SPKLIP的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能监控、自动驾驶和机器人视觉等。其高效的Spike视频处理能力和对自然语言的理解能力，能够推动这些领域的智能化进程，提升系统的交互性和响应能力。

📄 摘要（原文）

Spike cameras offer unique sensing capabilities but their sparse, asynchronous output challenges semantic understanding, especially for Spike Video-Language Alignment (Spike-VLA) where models like CLIP underperform due to modality mismatch. We introduce SPKLIP, the first architecture specifically for Spike-VLA. SPKLIP employs a hierarchical spike feature extractor that adaptively models multi-scale temporal dynamics in event streams, and uses spike-text contrastive learning to directly align spike video with language, enabling effective few-shot learning. A full-spiking visual encoder variant, integrating SNN components into our pipeline, demonstrates enhanced energy efficiency. Experiments show state-of-the-art performance on benchmark spike datasets and strong few-shot generalization on a newly contributed real-world dataset. SPKLIP's energy efficiency highlights its potential for neuromorphic deployment, advancing event-based multimodal research. The source code and dataset are available at [link removed for anonymity].