NeurIPS 2024:消除多对多问题,清华提出大规模细粒度视频片段标注新范式VERIFIED

简介: 清华大学研究团队提出VERIFIED,一种基于大型语言模型和多模态模型的大规模细粒度视频片段标注新方法。VERIFIED通过静态与动态增强字幕及细粒度感知噪声评估器,有效解决了视频语义理解中的多对多问题、细粒度理解和大规模数据标注挑战。实验结果显示,VERIFIED能生成高质量的细粒度视频片段标注,显著提升了视频理解的精度和效率。

在视频理解领域,视频语义信息的细粒度理解是一个重要且具有挑战性的任务。然而,现有的视频语义理解方法往往只能进行粗粒度的理解,无法精确定位视频中的特定时刻。为了解决这个问题,来自清华大学的研究人员提出了一种名为VERIFIED的大规模细粒度视频片段标注新范式。

视频语义理解是指从视频中提取出与特定任务相关的语义信息,例如动作、场景、物体等。在实际应用中,细粒度的视频语义理解对于视频检索、视频问答等任务至关重要。然而,现有的视频语义理解方法往往只能进行粗粒度的理解,无法精确定位视频中的特定时刻。

具体来说,现有的视频语义理解方法存在以下几个挑战:

  1. 多对多问题:在视频中,同一个时刻可能对应多个不同的语义信息,而同一个语义信息也可能出现在多个不同的时刻。这种多对多的关系使得视频语义理解变得非常复杂。
  2. 细粒度理解:视频中的语义信息往往是非常细粒度的,例如一个动作的特定阶段或者一个物体的特定属性。要准确理解这些细粒度的信息,需要对视频进行非常细致的分析。
  3. 大规模数据标注:视频数据的规模往往非常大,而细粒度的视频语义理解需要大量的标注数据。然而,现有的视频标注方法往往需要大量的人力和时间,无法满足大规模数据的需求。

为了解决上述挑战,来自清华大学的研究人员提出了一种名为VERIFIED的大规模细粒度视频片段标注新范式。VERIFIED的核心思想是利用大型语言模型(LLM)和大型多模态模型(LMM)来自动生成细粒度的视频片段标注。

具体来说,VERIFIED包括以下几个关键模块:

  1. 静态增强字幕:该模块利用图像LMM从视频中提取出静态的细粒度信息,例如前景和背景的属性。然后,利用LLM将这些信息重新表述为多个细粒度的字幕候选。
  2. 动态增强字幕:该模块利用视频问答(VQA)技术来增强动态信息的提取。首先,利用LLM生成与视频片段相关的动态问题,然后利用视频LMM回答这些问题并生成细粒度的动态描述。最后,利用LLM将这些描述重新表述为多个细粒度的字幕候选。
  3. 细粒度感知噪声评估器:该模块用于评估生成的字幕的准确性。具体来说,利用LLM生成一些正向和负向的字幕候选,然后利用一个视频基础模型对这些候选进行评估,以确定哪些字幕是准确的。

为了验证VERIFIED的有效性,研究人员在三个大规模的视频数据集上进行了实验,包括Charades-STA、DiDeMo和ActivityNet Captions。在每个数据集上,研究人员都利用VERIFIED生成了细粒度的视频片段标注,并评估了这些标注的质量。

实验结果表明,VERIFIED生成的细粒度视频片段标注具有很高的质量。具体来说,VERIFIED生成的标注具有以下几个优点:

  1. 消除多对多问题:VERIFIED生成的标注能够准确定位视频中的特定时刻,并提供丰富的细粒度信息,从而消除了多对多问题。
  2. 细粒度理解:VERIFIED生成的标注能够准确描述视频中的细粒度信息,例如动作的特定阶段或者物体的特定属性。
  3. 大规模数据标注:VERIFIED能够自动生成大规模的细粒度视频片段标注,从而满足了大规模数据的需求。

VERIFIED的提出为细粒度视频语义理解领域带来了新的思路和方法。通过利用大型语言模型和大型多模态模型,VERIFIED能够自动生成高质量的细粒度视频片段标注,从而解决了多对多问题和细粒度理解的挑战。

然而,VERIFIED也存在一些局限性。首先,VERIFIED的准确性依赖于LLM和LMM的性能,而这些模型本身可能存在一些缺陷,例如幻觉问题。其次,VERIFIED的计算成本较高,可能不适合在资源有限的环境中使用。

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2410.08593

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