Q-Adapter: Visual Query Adapter for Extracting Textually-related Features in Video Captioning
作者: Junan Chen, Trung Thanh Nguyen, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-11
备注: ACM Multimedia Asia 2025
💡 一句话要点
提出Q-Adapter，通过可学习查询token高效提取视频字幕相关视觉特征，实现参数高效的视频字幕生成。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频字幕生成 参数高效微调 视觉适配器 可学习查询 多模态学习
📋 核心要点
- 现有视频字幕生成方法依赖全模型微调，计算成本高昂，参数高效微调（PEFT）方法在多模态任务中应用不足。
- Q-Adapter通过引入可学习查询token和门控层，在视觉编码器中提取稀疏且与字幕相关的特征，无需额外文本监督。
- 在MSR-VTT和MSVD数据集上，Q-Adapter在参数高效微调方法中取得SOTA性能，参数量仅为全微调的1.4%。
📝 摘要（中文）
近年来，视频字幕生成领域的进展得益于大规模预训练模型，这些模型遵循标准的“预训练+微调”范式，即对整个模型进行微调以适应下游任务。虽然有效，但随着模型规模的增加，这种方法在计算上变得非常昂贵。参数高效微调（PEFT）提供了一种有前景的替代方案，但主要集中于多模态大型语言模型（MLLM）的语言组件。尽管最近取得了一些进展，但PEFT在多模态任务中仍未得到充分探索，并且在微调模型期间缺乏对视觉信息的充分理解。为了弥合这一差距，我们提出了Query-Adapter（Q-Adapter），这是一个轻量级的视觉适配器模块，旨在通过实现视频字幕生成任务的有效微调来增强MLLM。Q-Adapter将可学习的查询token和一个门控层引入到视觉编码器中，从而能够有效地提取稀疏的、与字幕相关的特征，而无需依赖外部文本监督。我们在两个著名的视频字幕生成数据集MSR-VTT和MSVD上评估了Q-Adapter，在BLEU@4、METEOR、ROUGE-L和CIDEr指标上，它在采用PEFT方法的方法中实现了最先进的性能。与采用完全微调方法的方法相比，Q-Adapter也实现了具有竞争力的性能，同时仅需要1.4%的参数。我们进一步分析了关键超参数和设计选择对微调有效性的影响，为基于适配器的学习的优化策略提供了见解。这些结果突出了Q-Adapter在平衡字幕质量和参数效率方面的强大潜力，证明了其在视频-语言建模中的可扩展性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视频字幕生成任务中，现有方法（特别是全模型微调）计算成本高昂的问题。现有参数高效微调方法（PEFT）在多模态任务，特别是视觉信息利用方面，仍有不足，无法充分提取与字幕相关的视觉特征。
核心思路：论文的核心思路是设计一个轻量级的视觉适配器模块（Q-Adapter），该模块能够高效地提取与字幕相关的视觉特征，而无需对整个模型进行微调。通过引入可学习的查询token，Q-Adapter能够专注于视频中最相关的部分，从而减少计算量并提高效率。
技术框架：Q-Adapter被插入到视觉编码器中。整体流程如下：1) 视频帧通过视觉编码器；2) Q-Adapter模块利用可学习的查询token提取与字幕相关的视觉特征；3) 提取的特征被用于生成视频字幕。Q-Adapter包含两个主要组件：可学习查询token和门控层。可学习查询token用于从视觉特征中提取信息，门控层用于控制信息的流动，从而实现更有效的特征提取。
关键创新：Q-Adapter的关键创新在于其轻量级的设计和可学习查询token的使用。与全模型微调相比，Q-Adapter仅需要微调少量参数，从而大大降低了计算成本。可学习查询token能够自适应地学习视频中最相关的部分，从而提高特征提取的效率。此外，Q-Adapter不需要额外的文本监督，使其更易于使用。
关键设计：Q-Adapter的关键设计包括：1) 可学习查询token的数量：论文分析了不同数量的查询token对性能的影响；2) 门控层的类型：论文使用了标准的sigmoid门控层；3) 损失函数：论文使用了标准的交叉熵损失函数来训练模型。具体实现细节（如查询token的初始化方式、门控层的具体参数等）在论文中有更详细的描述。
📊 实验亮点
Q-Adapter在MSR-VTT和MSVD数据集上取得了显著的性能提升。在MSR-VTT数据集上，Q-Adapter在BLEU@4、METEOR、ROUGE-L和CIDEr指标上均优于其他参数高效微调方法，并与全模型微调方法相比具有竞争力，同时仅使用了1.4%的参数。在MSVD数据集上，Q-Adapter也取得了类似的结果，证明了其在不同数据集上的泛化能力。
🎯 应用场景
Q-Adapter具有广泛的应用前景，可应用于各种视频理解任务，如视频摘要、视频检索、视频问答等。其参数高效的特性使其特别适用于资源受限的场景，如移动设备或边缘计算。未来，Q-Adapter可以进一步扩展到其他多模态任务，如图像字幕生成、视觉对话等。
📄 摘要（原文）
Recent advances in video captioning are driven by large-scale pretrained models, which follow the standard "pre-training followed by fine-tuning" paradigm, where the full model is fine-tuned for downstream tasks. Although effective, this approach becomes computationally prohibitive as the model size increases. The Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) approach offers a promising alternative, but primarily focuses on the language components of Multimodal Large Language Models (MLLMs). Despite recent progress, PEFT remains underexplored in multimodal tasks and lacks sufficient understanding of visual information during fine-tuning the model. To bridge this gap, we propose Query-Adapter (Q-Adapter), a lightweight visual adapter module designed to enhance MLLMs by enabling efficient fine-tuning for the video captioning task. Q-Adapter introduces learnable query tokens and a gating layer into Vision Encoder, enabling effective extraction of sparse, caption-relevant features without relying on external textual supervision. We evaluate Q-Adapter on two well-known video captioning datasets, MSR-VTT and MSVD, where it achieves state-of-the-art performance among the methods that take the PEFT approach across BLEU@4, METEOR, ROUGE-L, and CIDEr metrics. Q-Adapter also achieves competitive performance compared to methods that take the full fine-tuning approach while requiring only 1.4% of the parameters. We further analyze the impact of key hyperparameters and design choices on fine-tuning effectiveness, providing insights into optimization strategies for adapter-based learning. These results highlight the strong potential of Q-Adapter in balancing caption quality and parameter efficiency, demonstrating its scalability for video-language modeling.