利用多模態查詢定位影片中的事件

核心概念

本文提出了一種利用多模態查詢（包含參考圖像和精煉文字）進行影片事件定位的新方法，並建立了一個新的評估基準 ICQ 及其測試資料集 ICQ-Highlight，同時探討了不同參考圖像風格和精煉文字對定位效果的影響。

摘要

利用多模態查詢定位影片中的事件

研究目標：

本研究旨在探討如何利用多模態查詢（MQ）來更有效地定位影片中的事件。與傳統僅依賴自然語言查詢（NLQ）的方法不同，MQ 結合了參考圖像和精煉文字，為使用者提供了更靈活、更直观的查詢方式。

方法：

為實現這一目標，研究者們構建了一個新的評估基準 ICQ（圖像-文字組合查詢）及其測試資料集 ICQ-Highlight。該資料集基於現有的 NLQ 影片定位資料集 QVHighlights，並為每個原始查詢構建了包含參考圖像和精煉文字的多模態語義查詢。

為評估現有影片定位模型在 MQ 設定下的效能，研究者提出了兩種多模態查詢適配（MQA）策略：

1. **語言空間 MQA：**將 MQ 轉錄為 NLQ，並提出了兩種訓練自由的適配方法：
   • MQ-Captioning (MQ-Cap)：利用多模態大型語言模型（MLLM）為參考圖像生成描述文字，並利用大型語言模型（LLM）將精煉文字整合到描述文字中。
   • MQ-Summarization (MQ-Sum)：利用 MLLM 直接將參考圖像和精煉文字總結為一段文字。
2. **嵌入空間 MQA：**直接將 MQ 編碼為查詢嵌入向量，無需轉錄。研究者提出了 Visual Query Encoding (VQ-Enc) 方法，僅使用參考圖像生成查詢嵌入向量。

此外，為了解決訓練資料不足的問題，研究者還提出了一種名為 SUIT 的代理微調策略，利用現有的圖像-文字資料集生成偽 MQ 數據，並對 MQ-Sum 進行微調。

主要發現：

實驗結果表明，現有的影片定位模型可以通過 MQA 方法有效地適應 ICQ 基準，證明了 MQ 在影片事件定位中的巨大潛力。具體而言：

• 儘管 MQ 和 NLQ 之間存在潜在的語義差距，但 MQ 仍然可以有效地定位影片事件。
• 即使 MQ 非常簡潔抽象（例如塗鴉圖像），模型的效能也不會受到嚴格限制，這為新的應用場景提供了可能性。
• 精煉文字可以幫助模型更好地理解參考圖像的語義，從而提高定位精度。

意義：

本研究為利用 MQ 進行影片事件定位奠定了堅實的基礎，並為未來相關研究提供了有價值的參考。

局限性和未來研究方向：

• 目前 MQ 設定下的模型效能與 NLQ 基準相比仍有差距，未來需要進一步探索如何縮小這一差距。
• 未來可以考慮將其他模態（例如音訊）整合到 MQ 中，以進一步提高定位精度。

统计

ICQ-Highlight 資料集基於 QVHighlights 驗證集構建，包含四種不同風格的參考圖像：塗鴉、卡通、電影和寫實。
研究者評估了 12 個專為 NLQ 影片事件定位設計的模型，涵蓋了專用模型、統一框架和基於 LLM 的模型。
評估指標包括召回率 R@1（IoU 閾值為 0.5 和 0.7）、平均精度均值（mAP，IoU 閾值為 0.5）以及多個 IoU 閾值下的平均值（[0.5:0.05:0.95]）。

引用

“A picture is worth a thousand words.”
"MQs, also known as composed queries [4, 30, 34, 77] in other contexts, offer practical benefits for video event localization."

从中提取的关键见解

Localizing Events in Videos with Multimodal Queries

by Gengyuan Zha... 在 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.10079.pdf

更深入的查询

如何將多模態查詢應用於更複雜的影片理解任務，例如影片摘要、影片問答等？

將多模態查詢應用於更複雜的影片理解任務，例如影片摘要、影片問答等，需要克服以下挑戰並探索以下方向：
挑戰：

多模態語義融合： 如何有效地融合圖像和文本查詢的語義信息，以準確理解用戶意圖，是應用於複雜任務的關鍵。
時序建模： 影片摘要和問答需要對影片的時序信息進行建模，例如事件順序、因果關係等。如何將多模態查詢與時序建模方法相結合，是一個重要的研究方向。
長影片處理： 長影片包含大量的信息，如何高效地處理長影片並準確定位與多模態查詢相關的片段，是一個挑戰。
方向：

基於注意力機制的模型： 可以利用注意力機制，例如自注意力機制和交叉注意力機制，來融合圖像和文本查詢的語義信息，並學習不同模態之間的交互關係。
圖神經網絡： 可以利用圖神經網絡來建模影片中的時序信息和語義關係，例如場景圖、事件圖等，並將多模態查詢嵌入到圖中進行推理。
分層化模型： 可以採用分層化的模型結構，例如先進行影片片段的預選，再對候選片段進行精細化的多模態查詢匹配。
多任務學習： 可以將多模態查詢應用於多個影片理解任務，例如同時進行影片摘要和問答，以提升模型的泛化能力。
總之，將多模態查詢應用於更複雜的影片理解任務是一個充滿機遇和挑戰的研究方向，需要進一步探索更有效的模型結構和訓練方法。

如果參考圖像與目標影片事件的語義完全不符，模型是否還能準確地定位事件？

如果參考圖像與目標影片事件的語義完全不符，模型很可能無法準確地定位事件。

模型依賴語義相似性： 目前多模態查詢模型主要依賴於參考圖像與目標影片事件之間的語義相似性來進行匹配和定位。如果語義完全不符，模型就無法建立有效的聯繫。
Refinement Text 的作用有限： 雖然 Refinement Text 可以補充或修正參考圖像的語義，但其作用仍然有限。如果參考圖像與目標事件完全不相關，Refinement Text 也難以彌補語義上的巨大差異。
以下情況下，模型定位準確率會受到嚴重影響：

參考圖像描述了與目標事件完全不同的物體、動作或場景。 例如，用戶提供了一張「海灘」的參考圖像，但目標事件是「滑雪」。
參考圖像過於抽象或缺乏關鍵信息。 例如，用戶提供了一張只有簡單線條的塗鴉圖像，難以準確表達目標事件的語義。
為了解決這個問題，可以考慮以下方向：

開發更魯棒的多模態語義融合方法： 減少模型對語義相似性的依賴，例如引入常識知識或外部知識庫來輔助理解。
設計更有效的查詢交互方式： 允許用戶通過多輪交互的方式 уточнить查詢意圖，例如提供反饋信息或修改參考圖像。
總之，當參考圖像與目標影片事件的語義完全不符時，現有多模態查詢模型的準確性會受到很大影響。未來需要探索更先進的方法來提升模型的魯棒性和泛化能力。

如何設計更有效的 MQA 方法，以更好地橋接 MQ 和 NLQ 之間的語義差距？

設計更有效的 MQA 方法，以更好地橋接 MQ 和 NLQ 之間的語義差距，是提升多模態查詢模型性能的關鍵。以下是一些可行的方向：
1. 強化多模態語義交互：

引入更强大的多模態模型： 例如，使用預訓練的多模態 Transformer 模型，如 CLIP、ALIGN 等，來更好地捕捉圖像和文本之間的語義關聯。
設計更精細的注意力機制： 例如，使用層次化的注意力機制，分別關注圖像中的不同區域和文本中的不同詞語，以更精確地捕捉語義對應關係。
引入圖神經網絡： 構建圖像和文本的語義圖，例如場景圖，並利用圖神經網絡來學習更豐富的語義交互關係。
2. 提升文本生成質量：

使用更强大的文本生成模型： 例如，使用 GPT-3、BART 等模型來生成更準確、更流暢的文本描述，以更好地匹配原始 NLQ 的分佈。
引入強化學習： 使用強化學習方法來優化文本生成模型，使其生成的文本更符合下游任務的需求。
結合知識庫： 在文本生成過程中，引入外部知識庫，例如 ConceptNet、WordNet 等，以生成更豐富、更準確的語義描述。
3. 探索更靈活的適配策略：

動態調整適配方法： 根據不同的參考圖像風格和 Refinement Text 類型，動態選擇不同的 MQA 方法，例如 MQ-Cap、MQ-Sum 或 VQ-Enc。
引入元學習： 使用元學習方法來學習不同 MQA 方法的優缺點，並根據不同的查詢自動選擇最優的適配策略。
4. 構建更大規模、更高質量的數據集：

收集更多樣化的多模態查詢數據： 例如，收集不同風格的參考圖像、不同類型的 Refinement Text，以及更複雜的查詢意圖。
提高數據標註質量： 例如，使用多位標註者進行交叉驗證，以確保數據標註的一致性和準確性。
總之，設計更有效的 MQA 方法需要從多個方面進行改進，包括多模態語義交互、文本生成質量、適配策略以及數據集構建等。相信通過不斷的探索和創新，我們可以更好地橋接 MQ 和 NLQ 之间的语义差距，提升多模態查詢模型的性能和用户体验。