LifelongMemory: Leveraging LLMs for Answering Queries in Long-form Egocentric Videos

📄 arXiv: 2312.05269v3 📥 PDF

作者: Ying Wang, Yanlai Yang, Mengye Ren

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-11-05)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LifelongMemory：利用大型语言模型进行长时程第一视角视频问答

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长时程视频理解 第一视角视频 自然语言问答 大型语言模型 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效利用长时程第一视角视频进行问答，缺乏对视频上下文的深入理解和推理能力。
  2. LifelongMemory通过生成简洁的视频活动描述，并结合大型语言模型的零样本推理能力，实现对长时程视频的有效理解和问答。
  3. LifelongMemory在EgoSchema问答基准上取得了SOTA性能，并在Ego4D自然语言查询挑战赛中表现出高度竞争力。

📝 摘要（中文）

本文介绍LifelongMemory，这是一个新的框架，旨在通过自然语言问答和检索来访问长时程第一视角视频记忆。LifelongMemory生成相机佩戴者简洁的视频活动描述，并利用预训练大型语言模型的零样本能力对长时程视频上下文进行推理。此外，LifelongMemory使用置信度和解释模块来生成置信、高质量和可解释的答案。我们的方法在EgoSchema基准测试中实现了最先进的问答性能，并且在Ego4D的自然语言查询（NLQ）挑战赛中具有很强的竞争力。代码已在https://github.com/agentic-learning-ai-lab/lifelong-memory上提供。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长时程第一视角视频的自然语言问答问题。现有方法通常难以处理长时间跨度的视频信息，无法有效地提取和利用视频中的上下文信息进行推理，导致问答准确率较低。此外，现有方法缺乏对答案的置信度评估和可解释性分析。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大零样本推理能力，结合简洁的视频活动描述，实现对长时程视频的有效理解和问答。通过将视频信息转化为LLM可以理解的文本形式，并利用LLM的知识和推理能力，可以更好地回答关于视频内容的问题。

技术框架：LifelongMemory框架主要包含以下几个模块：1) 视频活动描述生成模块：该模块负责将长时程视频转化为简洁的活动描述，例如“用户正在做饭”、“用户正在开车”等。2) 大型语言模型推理模块：该模块利用预训练的LLM，例如GPT-3或类似模型，对视频活动描述和问题进行推理，生成答案。3) 置信度和解释模块：该模块评估答案的置信度，并提供答案的解释，以提高答案的可信度和可解释性。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型的零样本推理能力应用于长时程第一视角视频问答。与传统方法相比，该方法无需针对特定任务进行大量训练，可以直接利用LLM的通用知识和推理能力。此外，置信度和解释模块的引入，提高了答案的可信度和可解释性。

关键设计：视频活动描述生成模块的具体实现方式未知，可能采用了现有的视频行为识别或视频摘要技术。LLM推理模块可能采用了prompt engineering等技术，以引导LLM生成更准确的答案。置信度评估可能基于LLM的输出概率或注意力机制等信息。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述。

📊 实验亮点

LifelongMemory在EgoSchema基准测试中取得了最先进的问答性能，证明了该方法的有效性。此外，该方法在Ego4D自然语言查询挑战赛中也表现出很强的竞争力，表明该方法具有良好的泛化能力。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

LifelongMemory具有广泛的应用前景，例如：1) 智能助手：可以帮助用户回忆和查找过去发生的事件。2) 监控系统：可以自动分析监控视频，并回答关于视频内容的问题。3) 医疗保健：可以帮助医生分析病人的日常活动视频，并提供诊断建议。该研究的未来影响在于推动长时程视频理解和问答技术的发展，并促进人机交互的智能化。

📄 摘要（原文）

In this paper we introduce LifelongMemory, a new framework for accessing long-form egocentric videographic memory through natural language question answering and retrieval. LifelongMemory generates concise video activity descriptions of the camera wearer and leverages the zero-shot capabilities of pretrained large language models to perform reasoning over long-form video context. Furthermore, LifelongMemory uses a confidence and explanation module to produce confident, high-quality, and interpretable answers. Our approach achieves state-of-the-art performance on the EgoSchema benchmark for question answering and is highly competitive on the natural language query (NLQ) challenge of Ego4D. Code is available at https://github.com/agentic-learning-ai-lab/lifelong-memory.