视频动作推理的可解释语言模型指导

Core Concepts

本文提出了一种新的框架LaIAR,通过利用语言模型的知识来增强视频模型的识别能力和可解释性。

Abstract

本文提出了一种新的框架LaIAR,旨在将语言模型的知识转移到视频模型,以提高视频模型的识别性能和可解释性。 具体来说,该框架包含一个语言模型和一个视频模型,两者共享相同的DT-Former架构。DT-Former被设计用于从视频中选择最重要的关系,并建模这些关系的细粒度转换。此外,该框架还包括三种新的知识转移策略,以促进语言模型向视频模型的知识转移。这不仅提高了性能,还增强了视频模型的可解释性。 实验结果表明,该方法在Charades和CAD-120数据集上取得了最先进的性能,并且在面对领域转移时也表现出了良好的鲁棒性。此外,通过可视化示例,我们展示了该方法如何提供对动作推理过程的明确解释。

Stats

在Charades数据集上,我们的方法在mAP指标上达到了63.6%,优于之前的方法。 在CAD-120数据集上,我们的方法在mAR指标上达到了0.85,也优于之前的方法。

Quotes

无

Key Insights Distilled From

Language Model Guided Interpretable Video Action Reasoning

by Ning Wang,Gu... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01591.pdf

Deeper Inquiries

如何将本文的方法扩展到更复杂的视频理解任务,如视频描述生成

本文的方法可以扩展到更复杂的视频理解任务，如视频描述生成，通过进一步整合语言模型和视频模型之间的关系。对于视频描述生成任务，可以将语言模型引入视频生成过程中，以指导视频内容的生成。通过在视频生成过程中结合语言模型的知识，可以更好地控制生成的视频内容，使其更具可解释性和逼真性。这种方法可以通过将视频模型和语言模型的结合应用于视频生成任务，从而提高生成视频的质量和准确性。

如何设计一种更有效的方法来减少语言模型和视频模型之间的知识差距

为了减少语言模型和视频模型之间的知识差距，可以采取以下有效方法： 交叉训练：通过在训练过程中引入交叉训练机制，让语言模型和视频模型相互学习，以增加它们之间的知识共享和交流。 共享特征空间：设计一种共享特征空间的模型架构，使语言模型和视频模型能够在相同的特征空间中进行表示，从而促进它们之间的信息传递和理解。 知识蒸馏：利用知识蒸馏技术，将语言模型的知识转移到视频模型中，以帮助视频模型更好地理解和学习语言模型的知识。 通过采取这些方法，可以有效地减少语言模型和视频模型之间的知识差距，提高它们之间的协同效应和性能。

本文的方法是否可以应用于其他多模态任务,如图像-文本匹配

本文的方法可以应用于其他多模态任务，如图像-文本匹配，通过将图像和文本信息结合起来，实现更深层次的理解和推理。对于图像-文本匹配任务，可以将图像信息和文本信息分别输入到视频模型和语言模型中，然后通过共享的DT-Former模块来捕捉关键的关系转换，从而实现图像和文本之间的匹配和推理。通过这种方式，可以提高图像-文本匹配任务的准确性和可解释性，使模型能够更好地理解和推理图像和文本之间的关系。