Retrieval-Augmented Egocentric Video Captioning
作者: Jilan Xu, Yifei Huang, Junlin Hou, Guo Chen, Yuejie Zhang, Rui Feng, Weidi Xie
分类: cs.CV
发布日期: 2024-01-01 (更新: 2024-06-19)
备注: CVPR 2024. Project page is available at: https://jazzcharles.github.io/Egoinstructor/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出EgoInstructor以解决第一人称视频理解问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 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: 第一人称视频理解 第三人称视频 多模态字幕生成 跨视角检索 EgoExoNCE损失 自动化流程 视频对发现
📋 核心要点
- 现有方法主要集中于第一人称视频的表示学习，未能充分利用第三人称视频的丰富信息，导致理解效果受限。
- 论文提出EgoInstructor模型，通过检索相关的第三人称视频来增强第一人称视频的字幕生成，利用跨视角视频对进行训练。
- 实验结果表明，EgoInstructor在七个基准测试中表现优异，相较于传统方法在第一人称视频字幕生成上有显著提升。
📝 摘要（中文）
理解第一人称视角视频中的人类动作面临重大挑战。以往的方法主要集中于对第一人称视频的表示学习，而忽视了利用现有的大规模第三人称视频的潜在优势。本文提出了EgoInstructor，一个检索增强的多模态字幕生成模型，能够自动检索语义相关的第三人称教学视频，以增强第一人称视频的字幕生成。我们还设计了一个自动化流程，从不同的大规模第一人称和第三人称数据集中发现视频对，并使用一种新颖的EgoExoNCE损失函数来训练跨视角检索模块。通过广泛的实验，我们的跨视角检索模块在七个基准测试中表现出色，EgoInstructor在第一人称视频字幕生成方面也显示出显著的改进。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决第一人称视角视频中人类动作理解的挑战。现有方法往往忽视了第三人称视频的潜在价值，导致信息利用不足。
核心思路：论文提出的EgoInstructor模型通过自动检索与第一人称视频语义相关的第三人称教学视频，来增强字幕生成效果。这一设计旨在利用丰富的第三人称视频信息来补充第一人称视频的不足。
技术框架：EgoInstructor的整体架构包括跨视角检索模块和字幕生成模块。首先，通过自动化流程从大规模数据集中发现第一人称与第三人称视频对，然后利用这些视频对进行训练。
关键创新：最重要的创新在于提出了EgoExoNCE损失函数，该损失函数通过对齐描述相似动作的共享文本特征，使得第一人称和第三人称视频特征更加接近。这一方法与现有的单一视角学习方法本质上不同。
关键设计：在模型设计中，采用了自动化流程来发现视频对，并使用EgoExoNCE损失函数来优化跨视角检索模块的训练。模型的网络结构和参数设置经过精心设计，以确保最佳的特征对齐和信息提取。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，EgoInstructor的跨视角检索模块在七个基准测试中表现优异，相较于传统方法，字幕生成的准确性和相关性显著提高，具体提升幅度未知，展示了模型在第一人称视频理解中的强大能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、虚拟现实和增强现实等场景，能够为用户提供更为丰富和准确的第一人称视频理解体验。通过结合第三人称视频的信息，EgoInstructor有望在实际应用中提升人机交互的自然性和有效性，未来可能对智能监控、行为分析等领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Understanding human actions from videos of first-person view poses significant challenges. Most prior approaches explore representation learning on egocentric videos only, while overlooking the potential benefit of exploiting existing large-scale third-person videos. In this paper, (1) we develop EgoInstructor, a retrieval-augmented multimodal captioning model that automatically retrieves semantically relevant third-person instructional videos to enhance the video captioning of egocentric videos. (2) For training the cross-view retrieval module, we devise an automatic pipeline to discover ego-exo video pairs from distinct large-scale egocentric and exocentric datasets. (3) We train the cross-view retrieval module with a novel EgoExoNCE loss that pulls egocentric and exocentric video features closer by aligning them to shared text features that describe similar actions. (4) Through extensive experiments, our cross-view retrieval module demonstrates superior performance across seven benchmarks. Regarding egocentric video captioning, EgoInstructor exhibits significant improvements by leveraging third-person videos as references. Project page is available at: https://jazzcharles.github.io/Egoinstructor/