Gaze-Regularized VLMs for Ego-Centric Behavior Understanding
作者: Anupam Pani, Yanchao Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-24
💡 一句话要点
提出基于注视正则化的VLM，用于提升以自我为中心的行为理解能力
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 注视预测 视觉语言模型 行为理解 自我中心视觉 注意力机制
📋 核心要点
- 现有以自我为中心的行为理解方法主要依赖视觉信息，忽略了人类注视这一重要线索。
- 该论文提出一种注视正则化的VLM框架，通过注视引导查询和注意力对齐，提升模型性能。
- 实验表明，该方法在未来事件预测任务中，语义分数相比基线模型提升了近13%。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种基于注视正则化的框架，旨在增强视觉语言模型（VLM）在以自我为中心的行为理解方面的能力。与现有方法仅依赖视觉数据而忽略注视信息不同，该方法在训练过程中直接将注视信息融入VLM架构。通过生成基于注视的查询，模型能够动态地关注注视高亮区域，同时，注视正则化机制确保模型注意力与人类注意力模式对齐。为了更好地理解如何有效地将注视融入VLM，我们进行了广泛的实验，探索了各种整合注视数据的策略。这些创新使得模型能够预测未来事件并生成详细的动作描述。实验结果表明，与未利用注视数据的基线模型相比，语义分数提高了近13%，突显了该方法的有效性。这项工作为在VLM中利用人类注视奠定了基础，显著提升了其在需要准确和鲁棒的未来事件预测应用中的预测能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有以自我为中心的行为理解方法主要依赖于视觉信息，而忽略了人眼注视所蕴含的关键信息。人眼注视能够反映人的意图和未来的行为，因此如何有效地利用注视信息来提升模型的行为理解能力是一个重要的研究问题。现有方法的痛点在于无法有效地将注视信息融入到视觉语言模型中。
核心思路：论文的核心思路是将注视信息作为一种正则化手段，引导视觉语言模型的学习过程。具体来说，通过生成基于注视的查询，使模型能够动态地关注图像中与注视点相关的区域。同时，引入注视正则化机制，使得模型的注意力分布与人类的注视模式对齐。这样，模型不仅能够利用视觉信息，还能够学习到人类的注意力模式，从而提升行为理解能力。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 注视数据编码模块：将原始的注视数据（例如，注视点坐标）编码成向量表示。2) 基于注视的查询生成模块：利用编码后的注视向量生成查询，用于引导模型关注图像中的相关区域。3) 视觉语言模型：采用预训练的视觉语言模型作为基础模型，例如CLIP。4) 注视正则化模块：通过损失函数约束模型的注意力分布，使其与人类的注视模式对齐。
关键创新：该论文的关键创新在于将注视信息显式地融入到视觉语言模型的训练过程中，并提出了一种注视正则化机制。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用注视信息，提升模型的行为理解能力。此外，该论文还探索了多种整合注视数据的策略，为未来的研究提供了参考。
关键设计：在注视数据编码方面，可以使用简单的线性层或者更复杂的神经网络进行编码。在基于注视的查询生成方面，可以使用注意力机制或者简单的向量加法。在注视正则化方面，可以使用KL散度或者其他距离度量来衡量模型注意力分布与人类注视模式之间的差异。损失函数可以设计为交叉熵损失加上注视正则化损失的加权和。具体的权重参数需要通过实验进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在未来事件预测任务中取得了显著的提升。与未利用注视数据的基线模型相比，该方法的语义分数提高了近13%。这表明，将注视信息融入视觉语言模型能够有效地提升模型的行为理解能力。此外，实验还探索了多种整合注视数据的策略，为未来的研究提供了参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能辅助系统、人机交互、机器人导航等领域。例如，在智能辅助系统中，可以利用该模型预测用户的下一步行为，并提供相应的帮助。在人机交互中，可以利用该模型理解用户的意图，从而实现更自然、更高效的交互。在机器人导航中，可以利用该模型预测行人的行为，从而实现更安全、更可靠的导航。
📄 摘要（原文）
Eye gaze, encompassing fixations and saccades, provides critical insights into human intentions and future actions. This study introduces a gaze-regularized framework that enhances Vision Language Models (VLMs) for egocentric behavior understanding. Unlike existing methods that rely solely on visual data and overlook gaze information, our approach directly incorporates gaze information into the VLM architecture during training. By generating gaze-based queries, the model dynamically focuses on gaze-highlighted regions, while a gaze-regularization mechanism ensures the alignment of model attention with human attention patterns. To better understand how gaze can be effectively integrated into VLMs, we conducted extensive experiments exploring various strategies for incorporating gaze data. These innovations enable the prediction of future events with detailed action descriptions. Experimental results demonstrate a nearly 13 % improvement in semantic scores compared to baseline models not leveraging gaze data, highlighting the effectiveness of our approach. This work establishes a foundation for leveraging the human gaze in VLMs, significantly boosting their predictive capabilities in applications requiring accurate and robust future event prediction.