GPT4Ego: Unleashing the Potential of Pre-trained Models for Zero-Shot Egocentric Action Recognition

📄 arXiv: 2401.10039v2 📥 PDF

作者: Guangzhao Dai, Xiangbo Shu, Wenhao Wu, Rui Yan, Jiachao Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-18 (更新: 2024-05-11)

💡 一句话要点

提出GPT4Ego以解决零样本自我中心动作识别问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 零样本识别 自我中心视频 视觉-语言模型 细粒度对齐 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言模型在零样本自我中心动作识别中存在视觉与语言知识对齐不佳的问题。
  2. 本文提出GPT4Ego，通过细粒度的概念与描述对齐，改善视觉与语言的匹配效果。
  3. 实验表明，GPT4Ego在多个基准数据集上显著提升了识别性能，超越了现有模型。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型（VLMs）在各种视觉识别任务中表现出色，尤其是在零样本自我中心动作识别（ZS-EAR）方面。然而，现有方法通常将ZS-EAR视为全局视频-文本匹配任务，导致视觉与语言知识的对齐不佳。为此，本文提出了一种改进的方法，强调细粒度概念与描述的对齐，充分利用自我中心视频中的丰富语义和上下文信息。我们引入了GPT4Ego，一个简单而强大的VLM框架，旨在增强视觉与语言之间概念和描述的细粒度对齐。实验结果表明，GPT4Ego在三个大型自我中心视频基准数据集上显著超越现有VLM，分别提升了EPIC-KITCHENS-100（33.2%，+9.4%）、EGTEA（39.6%，+5.5%）和CharadesEgo（31.5%，+2.6%）的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决零样本自我中心动作识别中的视觉与语言知识对齐不足的问题。现有方法通常将ZS-EAR视为全局视频-文本匹配任务，导致对齐效果不佳。

核心思路：论文提出通过细粒度的概念与描述对齐来改善ZS-EAR的性能，充分利用自我中心视频中的语义和上下文信息，以实现更精准的识别。

技术框架：GPT4Ego框架包括数据预处理、特征提取、概念与描述对齐模块以及最终的分类器。该框架通过多层次的特征融合来提升对齐效果。

关键创新：最重要的创新点在于细粒度对齐机制的引入，与现有方法相比，GPT4Ego能够更好地捕捉视频和文本之间的语义关系，从而提升识别准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化概念与描述的对齐，同时在网络结构上引入了多模态融合层，以增强不同模态信息的交互。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GPT4Ego在EPIC-KITCHENS-100、EGTEA和CharadesEgo三个大型自我中心视频基准数据集上分别取得了33.2%（提升9.4%）、39.6%（提升5.5%）和31.5%（提升2.6%）的识别准确率，显著超越了现有的视觉-语言模型。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、虚拟现实和人机交互等场景。通过提升自我中心动作识别的准确性，GPT4Ego能够为这些领域提供更智能的分析和反馈，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Models (VLMs), pre-trained on large-scale datasets, have shown impressive performance in various visual recognition tasks. This advancement paves the way for notable performance in Zero-Shot Egocentric Action Recognition (ZS-EAR). Typically, VLMs handle ZS-EAR as a global video-text matching task, which often leads to suboptimal alignment of vision and linguistic knowledge. We propose a refined approach for ZS-EAR using VLMs, emphasizing fine-grained concept-description alignment that capitalizes on the rich semantic and contextual details in egocentric videos. In this paper, we introduce GPT4Ego, a straightforward yet remarkably potent VLM framework for ZS-EAR, designed to enhance the fine-grained alignment of concept and description between vision and language. Extensive experiments demonstrate GPT4Ego significantly outperforms existing VLMs on three large-scale egocentric video benchmarks, i.e., EPIC-KITCHENS-100 (33.2%, +9.4%), EGTEA (39.6%, +5.5%), and CharadesEgo (31.5%, +2.6%).