Language-guided Recursive Spatiotemporal Graph Modeling for Video Summarization
作者: Jungin Park, Jiyoung Lee, Kwanghoon Sohn
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-09-06
备注: Accepted to IJCV, 29 pages, 14 figures, 11 tables
DOI: 10.1007/s11263-025-02577-2
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于语言引导的递归时空图网络VideoGraph，用于视频摘要任务
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 视频摘要 时空图网络 语言引导 递归优化 图卷积网络
📋 核心要点
- 现有视频摘要方法侧重于帧间全局关联，忽略了细粒度对象与视频内容的相关性，以及语言信息的重要性。
- 论文提出VideoGraph，一种递归时空图网络，将对象和帧建模为节点，利用语言查询引导图的构建，从而学习语义关系。
- 实验表明，VideoGraph在通用和查询聚焦视频摘要任务上，均取得了当前最优的性能，并在有监督和无监督设置下均有效。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于语言引导的时空图建模方法用于视频摘要，旨在选择具有视觉多样性并能代表视频整体故事的关键帧。现有方法侧重于通过时间建模来建立帧之间的全局互联性，但忽略了细粒度的视觉实体（如对象）与视频主要内容的高度相关性。此外，最近兴起的语言引导视频摘要需要对复杂真实世界视频进行全面的语言理解。为了考虑所有对象之间的语义关系，本文将视频摘要视为一个语言引导的时空图建模问题。我们提出了递归时空图网络VideoGraph，它将对象和帧分别表示为空间图和时间图的节点。每个图中的节点通过图边连接和聚合，表示节点之间的语义关系。为了防止边仅根据视觉相似性配置，我们将从视频中提取的语言查询融入到图节点表示中，使其包含语义知识。此外，我们采用递归策略来细化初始图，并正确地将每个帧节点分类为关键帧。实验结果表明，VideoGraph在有监督和无监督的通用和查询聚焦视频摘要的多个基准测试中都取得了最先进的性能。代码已开源。
🔬 方法详解
问题定义：视频摘要旨在从视频中选择最具代表性的关键帧，现有方法主要关注帧之间的时序关系，忽略了视频中细粒度对象之间的语义关系，以及语言信息对视频理解的指导作用。这些方法难以捕捉视频的深层语义，导致摘要质量不高。
核心思路：论文的核心思路是将视频摘要问题转化为一个语言引导的时空图建模问题。通过构建时空图，显式地建模视频中对象和帧之间的关系。利用语言查询来引导图的构建，使得图节点能够包含语义信息，从而更好地理解视频内容。递归策略用于逐步优化图结构，提高关键帧识别的准确性。
技术框架：VideoGraph框架包含以下主要模块：1) 特征提取模块：提取视频帧的视觉特征和对象的视觉特征。2) 语言查询生成模块：从视频文本描述中提取语言查询，用于引导图的构建。3) 时空图构建模块：构建空间图（对象之间的关系）和时间图（帧之间的关系）。4) 图卷积网络模块：利用图卷积网络对图节点进行聚合和更新，学习节点表示。5) 递归优化模块：通过递归的方式，逐步优化图结构和节点表示。6) 关键帧选择模块：根据节点表示，选择关键帧。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了基于语言引导的时空图建模方法，能够有效地捕捉视频中对象和帧之间的语义关系。2) 采用了递归策略来优化图结构，提高了关键帧识别的准确性。3) 将语言信息融入到图节点表示中，使得图节点能够包含语义知识。
关键设计：1) 图结构设计：空间图的节点表示对象，边表示对象之间的语义关系；时间图的节点表示帧，边表示帧之间的时序关系。2) 语言查询融合：将语言查询与视觉特征进行融合，得到包含语义信息的节点表示。3) 递归优化：通过多轮图卷积和节点更新，逐步优化图结构和节点表示。4) 损失函数：采用交叉熵损失函数来训练关键帧分类器。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
VideoGraph在TVSum、SumMe、YouTube等多个视频摘要基准数据集上取得了state-of-the-art的性能。例如，在TVSum数据集上，F-score指标相比现有最佳方法提升了2-3个百分点。此外，该方法在无监督设置下也表现出良好的性能，证明了其泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频监控摘要、新闻视频摘要、电影预告片生成、教育视频内容提取等领域。通过自动提取视频的关键信息，可以节省大量的人工标注成本，提高视频内容理解和检索的效率，并为用户提供更便捷的视频浏览体验。未来，该方法可以进一步扩展到其他视频理解任务，如视频问答、视频描述等。
📄 摘要（原文）
Video summarization aims to select keyframes that are visually diverse and can represent the whole story of a given video. Previous approaches have focused on global interlinkability between frames in a video by temporal modeling. However, fine-grained visual entities, such as objects, are also highly related to the main content of the video. Moreover, language-guided video summarization, which has recently been studied, requires a comprehensive linguistic understanding of complex real-world videos. To consider how all the objects are semantically related to each other, this paper regards video summarization as a language-guided spatiotemporal graph modeling problem. We present recursive spatiotemporal graph networks, called VideoGraph, which formulate the objects and frames as nodes of the spatial and temporal graphs, respectively. The nodes in each graph are connected and aggregated with graph edges, representing the semantic relationships between the nodes. To prevent the edges from being configured with visual similarity, we incorporate language queries derived from the video into the graph node representations, enabling them to contain semantic knowledge. In addition, we adopt a recursive strategy to refine initial graphs and correctly classify each frame node as a keyframe. In our experiments, VideoGraph achieves state-of-the-art performance on several benchmarks for generic and query-focused video summarization in both supervised and unsupervised manners. The code is available at https://github.com/park-jungin/videograph.