HiERO: understanding the hierarchy of human behavior enhances reasoning on egocentric videos

📄 arXiv: 2505.12911v1 📥 PDF

作者: Simone Alberto Peirone, Francesca Pistilli, Giuseppe Averta

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19

备注: Project page https://github.com/sapeirone/hiero

💡 一句话要点

提出HiERO以增强对自我中心视频的推理能力

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 自我中心视频 层次结构 弱监督学习 视频理解 活动推理

📋 核心要点

  1. 现有深度学习模型在推理人类复杂活动时面临挑战，主要由于活动的多样性和复杂性。
  2. HiERO通过弱监督学习方法，将视频片段与叙述描述对齐，从而推断出上下文和层次化的活动信息。
  3. 在多个基准测试中，HiERO展示了其卓越的性能，尤其是在程序学习任务中显著超越了传统的完全监督方法。

📝 摘要（中文）

人类活动复杂多变，这使得深度学习模型在推理时面临挑战。然而，这种变异性背后存在着一种结构，即相关动作的层次模式。我们提出HiERO，这是一种弱监督方法，通过将视频片段与其叙述描述对齐，丰富视频特征并推断上下文、语义和时间推理。HiERO在多个视频-文本对齐基准（EgoMCQ、EgoNLQ）上证明了其潜力，并在程序学习任务（EgoProceL和Ego4D Goal-Step）中实现了零-shot学习。HiERO在所有基准中达到了最先进的性能，并在程序学习任务中超越了完全监督的方法，F1分数提升了12.5%。我们的结果证明了利用人类活动层次知识在自我中心视觉中的多重推理任务中的相关性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决深度学习模型在推理复杂人类活动时的不足，尤其是如何有效利用视频中的层次结构信息。现有方法往往忽视了活动之间的内在联系，导致推理效果不佳。

核心思路：论文提出的HiERO方法通过弱监督学习，利用视频片段与其叙述描述的对齐，来推断活动的上下文和层次结构。这种方法能够自然地从非脚本化视频中提取出活动的层次模式，从而增强推理能力。

技术框架：HiERO的整体架构包括视频片段特征提取、叙述描述对齐、层次活动线程推断等模块。首先提取视频特征，然后通过对齐过程将其与文本描述相结合，最后推断出层次化的活动信息。

关键创新：HiERO的主要创新在于其弱监督学习的设计，能够在没有大量标注数据的情况下，利用视频和文本的对齐信息来推断活动的层次结构。这与传统的完全监督方法形成了鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，HiERO采用了特定的损失函数来优化视频和文本之间的对齐，同时设计了适应层次结构的网络架构，以便更好地捕捉活动之间的关系。

📊 实验亮点

HiERO在多个视频-文本对齐基准（如EgoMCQ和EgoNLQ）上达到了最先进的性能，并在程序学习任务（EgoProceL）中实现了零-shot学习，F1分数提升了12.5%，显著超越了完全监督的方法。这些结果证明了层次活动知识在自我中心视觉推理中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、视频分析、虚拟现实和人机交互等。通过增强对自我中心视频的理解，HiERO能够为这些领域提供更精准的活动识别和推理能力，进而提升用户体验和系统智能化水平。

📄 摘要（原文）

Human activities are particularly complex and variable, and this makes challenging for deep learning models to reason about them. However, we note that such variability does have an underlying structure, composed of a hierarchy of patterns of related actions. We argue that such structure can emerge naturally from unscripted videos of human activities, and can be leveraged to better reason about their content. We present HiERO, a weakly-supervised method to enrich video segments features with the corresponding hierarchical activity threads. By aligning video clips with their narrated descriptions, HiERO infers contextual, semantic and temporal reasoning with an hierarchical architecture. We prove the potential of our enriched features with multiple video-text alignment benchmarks (EgoMCQ, EgoNLQ) with minimal additional training, and in zero-shot for procedure learning tasks (EgoProceL and Ego4D Goal-Step). Notably, HiERO achieves state-of-the-art performance in all the benchmarks, and for procedure learning tasks it outperforms fully-supervised methods by a large margin (+12.5% F1 on EgoProceL) in zero shot. Our results prove the relevance of using knowledge of the hierarchy of human activities for multiple reasoning tasks in egocentric vision.