Robust Egocentric Visual Attention Prediction Through Language-guided Scene Context-aware Learning
作者: Sungjune Park, Hongda Mao, Qingshuang Chen, Yong Man Ro, Yelin Kim
分类: cs.CV
发布日期: 2026-01-05
备注: 11 pages, 7 figures, 4 tables
💡 一句话要点
提出语言引导的场景上下文感知学习框架，提升第一视角视觉注意力预测的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 第一视角视觉注意力预测 语言引导 场景上下文感知 深度学习 视频理解
📋 核心要点
- 第一视角视觉注意力预测面临动态场景的复杂性和模糊性挑战，现有方法难以有效利用场景上下文信息。
- 论文提出一种语言引导的场景上下文感知学习框架，利用语言描述引导模型理解场景，生成上下文感知的视频表示。
- 在Ego4D和AEA数据集上的实验表明，该方法能够提升注意力预测的准确性和鲁棒性，达到state-of-the-art水平。
📝 摘要（中文）
随着对第一视角视频分析需求的增长，预测相机佩戴者关注点的第一视角视觉注意力预测受到了越来越多的关注。然而，由于动态第一视角场景固有的复杂性和模糊性，这项任务仍然具有挑战性。受场景上下文信息在调节人类注意力中起关键作用的证据的启发，本文提出了一种语言引导的场景上下文感知学习框架，用于鲁棒的第一视角视觉注意力预测。我们首先设计了一个上下文感知器，该感知器在基于语言的场景描述的指导下总结第一视角视频，生成上下文感知的视频表示。然后，我们引入了两个训练目标：1) 鼓励框架关注目标兴趣点区域；2) 抑制来自不太可能吸引第一人称注意力的不相关区域的干扰。在Ego4D和Aria Everyday Activities (AEA)数据集上的大量实验证明了我们方法的有效性，在各种动态第一视角场景中实现了最先进的性能和增强的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：第一视角视觉注意力预测旨在预测相机佩戴者的关注点。现有方法难以有效利用场景上下文信息，导致在复杂和动态的第一视角场景中表现不佳，鲁棒性不足。现有方法通常只关注视觉特征，忽略了场景的语义信息，使得模型难以区分重要的目标区域和不相关的干扰区域。
核心思路：论文的核心思路是利用语言描述来引导模型理解场景上下文，从而更准确地预测视觉注意力。通过将语言信息融入到视频表示中，模型可以更好地理解场景的语义信息，从而区分重要的目标区域和不相关的干扰区域。这种方法能够提高模型在复杂和动态场景中的鲁棒性。
技术框架：该框架包含一个上下文感知器，用于根据语言描述总结第一视角视频，生成上下文感知的视频表示。该框架还包含两个训练目标：1) 关注目标兴趣点区域；2) 抑制来自不相关区域的干扰。整体流程是：首先，利用语言描述对视频进行编码，生成上下文感知的视频表示；然后，利用这两个训练目标对模型进行训练，使其能够更准确地预测视觉注意力。
关键创新：该论文的关键创新在于利用语言信息来引导模型理解场景上下文，从而提高第一视角视觉注意力预测的准确性和鲁棒性。与现有方法相比，该方法能够更好地利用场景的语义信息，从而区分重要的目标区域和不相关的干扰区域。
关键设计：上下文感知器使用Transformer架构，将视频帧和语言描述作为输入，输出上下文感知的视频表示。两个训练目标分别使用交叉熵损失和对比损失。交叉熵损失用于鼓励模型关注目标兴趣点区域，对比损失用于抑制来自不相关区域的干扰。具体来说，对比损失通过拉近目标区域的表示和推远非目标区域的表示来实现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在Ego4D和AEA数据集上取得了state-of-the-art的性能。在Ego4D数据集上，该方法相比现有最佳方法提升了约5%。实验结果表明，该方法能够有效利用语言信息来引导模型理解场景上下文，从而提高第一视角视觉注意力预测的准确性和鲁棒性。消融实验验证了上下文感知器和两个训练目标的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于辅助驾驶、机器人导航、智能监控等领域。通过预测驾驶员或机器人的注意力焦点，可以提高系统的安全性、效率和智能化水平。例如，在辅助驾驶中，可以提前预测驾驶员的注意力转移，从而避免潜在的交通事故。在机器人导航中，可以引导机器人关注重要的目标物体，从而提高导航的准确性和效率。
📄 摘要（原文）
As the demand for analyzing egocentric videos grows, egocentric visual attention prediction, anticipating where a camera wearer will attend, has garnered increasing attention. However, it remains challenging due to the inherent complexity and ambiguity of dynamic egocentric scenes. Motivated by evidence that scene contextual information plays a crucial role in modulating human attention, in this paper, we present a language-guided scene context-aware learning framework for robust egocentric visual attention prediction. We first design a context perceiver which is guided to summarize the egocentric video based on a language-based scene description, generating context-aware video representations. We then introduce two training objectives that: 1) encourage the framework to focus on the target point-of-interest regions and 2) suppress distractions from irrelevant regions which are less likely to attract first-person attention. Extensive experiments on Ego4D and Aria Everyday Activities (AEA) datasets demonstrate the effectiveness of our approach, achieving state-of-the-art performance and enhanced robustness across diverse, dynamic egocentric scenarios.