Neuro-Symbolic Video Search: Enhancing Scene Identification with Temporal Logic Reasoning

Concepts de base

Decoupling semantic understanding and temporal reasoning is essential for efficient scene identification.

Résumé

The surge in video data production requires tools for efficient frame extraction.
State-of-the-art models fail at long-term reasoning due to intertwining perception and reasoning.
Proposal of a system using vision-language models and temporal logic for improved event identification.
Introduction of TL-based reasoning improving F1 score by 9-15% compared to benchmarks.
Implementation details provided on the NSVS-TL pipeline.
Dataset compilation and ground truth specifications explained.
Evaluation metrics, results, and comparison with LLM-based reasoning presented.

Introduction

Surge in video data production demands efficient tools for frame extraction.

Key Insights

State-of-the-art models struggle with long-term reasoning due to intertwined perception and reasoning.
Proposal of a system leveraging vision-language models and temporal logic for improved event identification.

Methodology

NSVS-TL framework segregates temporal reasoning from perception, enhancing scene identification efficiency.

Datasets

Introduction of synthetic TLV datasets created from COCO and ImageNet images.
Annotation of autonomous vehicle datasets Waymo and NuScenes with TL specifications.

Results

Impact of neural perception models on NSVS-TL performance evaluated across various datasets.

Conclusion

NSVS-TL enhances video understanding through integration of semantic understanding with temporal reasoning.

Stats

Long-term temporal reasoning is key desideratum for frame retrieval systems.
The proposed system improves the F1 score by 9 − 15% compared to benchmarks using GPT4 on self-driving datasets like Waymo and NuScenes.
State-of-the-art computer vision models such as YOLO V8, Grounding Dino, Masked R-CNN, CLIP used in the evaluation process.
NSVS-TL maintains consistent performance even in videos spanning up to 40 minutes or 2400 seconds.

Citations

"Decoupling but co-designing semantic understanding and temporal reasoning is essential for efficient scene identification."
"Our TL-based reasoning improves the F1 score of complex event identification by 9 − 15% compared to benchmarks."
"NSVS-TL maintains consistent performance throughout different video lengths."

Idées clés tirées de

Neuro-Symbolic Video Search

by Minkyu Choi,... à arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11021.pdf

Questions plus approfondies

How can the proposed neuro-symbolic approach be extended to handle multi-frame events effectively

提案された神経記号アプローチを効果的に複数フレームのイベントを処理するよう拡張する方法は次の通りです。まず、各フレームで検出された情報を保持し、それらの情報を継続的に追跡して関連性を確認します。これにより、複数フレームにわたるイベントやシーンが正確に特定され、適切なタイムライン上で理解されます。さらに、時間軸全体でのパターンやトレンドを分析し、長期間または多段階のイベントが発生する可能性がある場合でも対応できるような柔軟性と精度を高めることが重要です。

What are the implications of decoupling semantic understanding from temporal reasoning in other fields beyond video analysis

他の領域ではどうか
意味理解と時間推論を分離したことがもたらす影響は非常に広範囲です。例えば自動運転技術ではセンサーデータから得られる情報（意味）とそのデータから導かれる行動（時間推論）が明確に区別されていることで安全性や信頼性向上へつながります。医療分野でも臨床データ（意味）から患者の治療計画（時間推論）を洗練させる際にこのアプローチは有用です。さまざまな産業や学術領域でこの手法が採用されれば、効率的かつ正確な意思決定や問題解決能力向上へつながります。

How can formal verification techniques be applied in real-time scenarios outside the context of video search

リアルタイムシナリオ外部へ
ビデオ検索以外のリアルタイムシナリオでは形式的検証技術は幅広く活用可能です。例えば製造業界では生産ライン内で異常事象や故障予知システムへ応用することで稼働率向上やメンテナンスコスト削減効果が期待されます。金融業界でも取引監視および不正行為防止システムへ組み込むことでセキュリティ強化・詐欺排除等効果的対策施策立案支援も可能です。