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

SPKLIP：提出用于Spike视频-语言对齐的新架构，解决模态差异导致的性能瓶颈。

🎯 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 自然语言对齐 对比学习 事件相机 神经形态计算 少样本学习 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效对齐Spike视频和自然语言，主要挑战在于Spike数据的稀疏性和异步性与现有模型的模态不匹配。
  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视频和语言，实现有效的少样本学习。
  3. 实验结果表明，SPKLIP在基准数据集上取得了SOTA性能，并在真实世界数据集上表现出强大的少样本泛化能力，同时具有更高的能源效率。

📝 摘要（中文）

Spike相机具有独特的感知能力，但其稀疏、异步的输出给语义理解带来了挑战，尤其是在Spike视频-语言对齐（Spike-VLA）任务中，由于模态不匹配，像CLIP这样的模型表现不佳。我们提出了SPKLIP，这是第一个专门为Spike-VLA设计的架构。SPKLIP采用分层Spike特征提取器，自适应地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视频和语言，从而实现有效的少样本学习。一个完整的Spiking视觉编码器变体，将SNN组件集成到我们的流程中，展示了增强的能源效率。实验表明，在基准Spike数据集上实现了最先进的性能，并在新贡献的真实世界数据集上实现了强大的少样本泛化。SPKLIP的能源效率突出了其在神经形态部署方面的潜力，从而推进了基于事件的多模态研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Spike视频与自然语言对齐的问题。现有方法，如直接应用CLIP等模型，由于Spike数据的稀疏性和异步性，导致模态不匹配，性能显著下降。现有方法无法有效捕捉Spike视频中的时序动态信息，难以进行有效的语义理解和对齐。

核心思路：论文的核心思路是设计一个专门针对Spike数据的视频-语言对齐架构SPKLIP。该架构通过分层Spike特征提取器自适应地建模事件流中的多尺度时序动态，并利用Spike-文本对比学习直接对齐Spike视频和语言。这种设计旨在克服模态差异，充分利用Spike数据的时序信息，从而提高对齐性能。

技术框架：SPKLIP的整体架构包含以下主要模块：1) 分层Spike特征提取器：用于从Spike事件流中提取多尺度时序特征。2) Spike-文本对比学习模块：用于将提取的Spike视频特征与文本特征进行对齐。3) 可选的完整Spiking视觉编码器：将SNN组件集成到视觉编码器中，以提高能源效率。整个流程首先通过分层Spike特征提取器提取Spike视频特征，然后通过对比学习模块与文本特征进行对齐，最后可以选择使用SNN编码器进一步提高能源效率。

关键创新：SPKLIP的关键创新在于其专门为Spike数据设计的架构，包括分层Spike特征提取器和Spike-文本对比学习模块。与现有方法相比，SPKLIP能够更好地处理Spike数据的稀疏性和异步性，并有效捕捉时序动态信息。此外，完整Spiking视觉编码器的引入进一步提高了能源效率。

关键设计：分层Spike特征提取器采用多层卷积和池化操作，以提取不同尺度的时序特征。Spike-文本对比学习模块使用InfoNCE损失函数，鼓励相似的Spike视频和文本特征在嵌入空间中靠近，而不同的特征则远离。完整Spiking视觉编码器使用脉冲神经网络（SNN）代替传统神经网络，以降低功耗。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SPKLIP在基准Spike数据集上取得了SOTA性能，并在新贡献的真实世界数据集上实现了强大的少样本泛化能力。此外，通过引入完整Spiking视觉编码器，SPKLIP展示了增强的能源效率，使其更适用于神经形态部署。具体的性能提升数据和对比基线在论文中有详细描述（未知）。

🎯 应用场景

SPKLIP在机器人视觉、自动驾驶、监控等领域具有广泛的应用前景。其高效的能源效率使其特别适用于资源受限的边缘设备和神经形态计算平台。该研究为基于事件的多模态理解开辟了新的方向，有望推动相关领域的发展。

📄 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].