Vision and Intention Boost Large Language Model in Long-Term Action Anticipation

📄 arXiv: 2505.01713v1 📥 PDF

作者: Congqi Cao, Lanshu Hu, Yating Yu, Yanning Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-03

💡 一句话要点

提出ICVL模型，利用视觉意图增强LLM在长期行为预测中的性能

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长期行为预测 视觉语言模型 行为意图 多模态融合 大语言模型 上下文学习 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有长期行为预测方法主要依赖视频数据学习，缺乏先验知识，而基于文本输入的大语言模型存在严重的信息损失。
  2. 本文提出ICVL模型，利用视觉-语言模型推断行为意图，并将其与视觉特征融合，增强视觉表示，再输入LLM进行预测。
  3. 在Ego4D等数据集上的实验表明，该方法优于现有技术，证明了其有效性和优越性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的意图条件视觉-语言（ICVL）模型，旨在解决长期行为预测（LTA）任务中单模态方法的局限性。该模型充分利用了视觉数据的丰富语义信息和大型语言模型（LLM）强大的推理能力。ICVL模型首先利用视觉-语言模型（VLM）从视频输入中推断行为意图，将其作为全面的文本特征。然后，通过多模态融合策略将推断出的意图与视觉特征融合，从而产生意图增强的视觉表示。这些增强的视觉表示与文本提示一起被输入到LLM中，用于未来的动作预测。此外，本文还提出了一种有效的示例选择策略，该策略联合考虑视觉和文本相似性，为上下文学习提供更相关和信息丰富的示例。在Ego4D、EPIC-Kitchens-55和EGTEA GAZE+数据集上的大量实验表明，该方法具有有效性和优越性。

🔬 方法详解

问题定义：长期行为预测（LTA）旨在预测较长时间范围内的未来动作。现有方法主要依赖于从视频数据中学习，缺乏先验知识，并且忽略了行为意图这一关键因素。而直接使用文本输入的大语言模型（LLM）会造成严重的信息损失，限制了预测的准确性。

核心思路：本文的核心思路是将视觉信息和语言模型的推理能力结合起来，通过引入行为意图作为桥梁，弥合视觉信息和语言模型之间的差距。具体来说，首先从视觉数据中提取行为意图，然后利用这些意图来增强视觉表示，最后将增强后的视觉表示输入到LLM中进行预测。

技术框架：ICVL模型主要包含三个模块：1) 视觉-语言模型（VLM）：用于从视频输入中推断行为意图，生成文本特征。2) 多模态融合模块：将推断出的意图与视觉特征融合，生成意图增强的视觉表示。3) 大型语言模型（LLM）：接收增强的视觉表示和文本提示，进行未来动作预测。此外，还包括一个示例选择模块，用于选择与当前输入相关的示例，以提高LLM的预测性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将行为意图显式地建模到长期行为预测任务中。通过利用VLM从视觉数据中提取意图信息，并将其与视觉特征融合，可以有效地增强视觉表示，提高LLM的预测准确性。此外，提出的示例选择策略也能够为LLM提供更相关和信息丰富的上下文信息。

关键设计：VLM可以使用预训练的CLIP模型或其他视觉-语言模型。多模态融合模块可以使用注意力机制或其他融合方法。示例选择策略可以基于视觉和文本相似性的加权组合。损失函数包括行为预测损失和意图预测损失。具体参数设置需要根据数据集和实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ICVL模型在Ego4D、EPIC-Kitchens-55和EGTEA GAZE+三个数据集上取得了state-of-the-art的性能。实验结果表明，该方法能够有效地提高长期行为预测的准确性，尤其是在预测较长时间范围内的动作时，提升幅度更为显著。与现有方法相比，ICVL模型能够更好地利用视觉信息和语言模型的推理能力，从而实现更准确的预测。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。例如，在智能监控中，可以预测监控场景中人员的未来行为，从而提前预警潜在风险。在自动驾驶中，可以预测行人和车辆的未来动作，提高自动驾驶系统的安全性。在人机交互中，可以预测用户的意图，提供更智能、更个性化的服务。

📄 摘要（原文）

Long-term action anticipation (LTA) aims to predict future actions over an extended period. Previous approaches primarily focus on learning exclusively from video data but lack prior knowledge. Recent researches leverage large language models (LLMs) by utilizing text-based inputs which suffer severe information loss. To tackle these limitations single-modality methods face, we propose a novel Intention-Conditioned Vision-Language (ICVL) model in this study that fully leverages the rich semantic information of visual data and the powerful reasoning capabilities of LLMs. Considering intention as a high-level concept guiding the evolution of actions, we first propose to employ a vision-language model (VLM) to infer behavioral intentions as comprehensive textual features directly from video inputs. The inferred intentions are then fused with visual features through a multi-modality fusion strategy, resulting in intention-enhanced visual representations. These enhanced visual representations, along with textual prompts, are fed into LLM for future action anticipation. Furthermore, we propose an effective example selection strategy jointly considers visual and textual similarities, providing more relevant and informative examples for in-context learning. Extensive experiments with state-of-the-art performance on Ego4D, EPIC-Kitchens-55, and EGTEA GAZE+ datasets fully demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method.