Multimodal Alignment with Cross-Attentive GRUs for Fine-Grained Video Understanding
作者: Namho Kim, Junhwa Kim
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-07-04
💡 一句话要点
提出基于跨注意力GRU的多模态对齐框架，用于细粒度视频理解
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态融合 跨模态注意力 GRU 视频理解 暴力检测 情感识别 序列编码 特征增强
📋 核心要点
- 细粒度视频分类需要理解复杂的时空和语义线索，这通常超出了单一模态的能力范围。
- 论文提出一种基于GRU和跨模态注意力的多模态融合框架，有效整合视频、图像和文本信息。
- 在DVD和Aff-Wild2数据集上的实验表明，该方法显著优于单模态基线，验证了框架的有效性和通用性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种多模态框架，该框架融合了视频、图像和文本表示，利用基于GRU的序列编码器和跨模态注意力机制。该模型使用分类或回归损失（取决于任务）进行训练，并通过特征级增强和自编码技术进一步正则化。为了评估框架的通用性，我们在两个具有挑战性的基准数据集上进行了实验：用于真实世界暴力检测的DVD数据集和用于效价-唤醒度估计的Aff-Wild2数据集。结果表明，所提出的融合策略显著优于单模态基线，其中跨注意力和特征增强对鲁棒性和性能有显著贡献。
🔬 方法详解
问题定义：细粒度视频理解任务，例如暴力检测和情感识别，需要综合利用视频中的多种信息。现有方法通常依赖于单一模态的信息，或者简单地将多模态信息进行拼接，无法充分挖掘不同模态之间的关联性，导致性能受限。
核心思路：本文的核心思路是利用跨模态注意力机制，使模型能够自适应地学习不同模态之间的关联性，从而更有效地融合多模态信息。通过GRU对序列信息进行编码，并利用注意力机制选择性地关注其他模态的相关特征，从而实现更精细的视频理解。
技术框架：该框架主要包含三个部分：单模态特征提取、基于GRU的序列编码和跨模态注意力融合。首先，分别提取视频、图像和文本的特征表示。然后，使用GRU对每个模态的特征序列进行编码，得到每个模态的序列表示。最后，利用跨模态注意力机制，将不同模态的序列表示进行融合，得到最终的视频表示，用于分类或回归任务。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于跨模态注意力的多模态融合方法。与传统的拼接方法相比，该方法能够更好地捕捉不同模态之间的关联性，从而提高视频理解的性能。此外，论文还采用了特征级增强和自编码技术，进一步提高模型的鲁棒性和泛化能力。
关键设计：论文使用了GRU作为序列编码器，并采用了标准的注意力机制。损失函数根据具体任务选择分类或回归损失。特征级增强采用随机裁剪、旋转等方法。自编码器用于学习更鲁棒的特征表示。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在DVD数据集和Aff-Wild2数据集上均取得了显著的性能提升。在DVD数据集上，该方法在暴力检测任务上优于单模态基线。在Aff-Wild2数据集上，该方法在效价-唤醒度估计任务上取得了有竞争力的结果，证明了该方法的有效性和通用性。跨注意力和特征增强对性能提升有显著贡献。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，包括视频监控中的暴力行为检测、社交媒体中的情感分析、以及人机交互中的情感识别。通过更准确地理解视频内容，可以提升安全监控系统的智能化水平，改善用户体验，并为情感计算领域的研究提供新的思路。
📄 摘要（原文）
Fine-grained video classification requires understanding complex spatio-temporal and semantic cues that often exceed the capacity of a single modality. In this paper, we propose a multimodal framework that fuses video, image, and text representations using GRU-based sequence encoders and cross-modal attention mechanisms. The model is trained using a combination of classification or regression loss, depending on the task, and is further regularized through feature-level augmentation and autoencoding techniques. To evaluate the generality of our framework, we conduct experiments on two challenging benchmarks: the DVD dataset for real-world violence detection and the Aff-Wild2 dataset for valence-arousal estimation. Our results demonstrate that the proposed fusion strategy significantly outperforms unimodal baselines, with cross-attention and feature augmentation contributing notably to robustness and performance.