Weakly Supervised Gaussian Contrastive Grounding with Large Multimodal Models for Video Question Answering
作者: Haibo Wang, Chenghang Lai, Yixuan Sun, Weifeng Ge
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-01-19 (更新: 2024-07-23)
备注: accepted by ACM Multimedia 2024
💡 一句话要点
提出弱监督高斯对比定位以解决视频问答中的关键时刻识别问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频问答 弱监督学习 高斯对比定位 多模态模型 视觉信息提取
📋 核心要点
- 现有方法在视频问答中仅通过均匀采样帧作为输入，忽略了与问题相关的视觉信息，导致性能不足。
- 本文提出的弱监督框架利用CLIP模型的对齐能力，生成伪标签关键帧，结合高斯对比定位模块进行有效推理。
- 在多个基准测试上进行的实验表明，本文方法在性能上显著优于现有的最先进技术，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
视频问答（VideoQA）旨在根据视频中的信息回答自然语言问题。尽管大型多模态模型（LMMs）在图像-语言理解和推理方面取得了成功，但在VideoQA中表现不足，主要通过均匀采样的帧作为视觉输入，忽略了与问题相关的视觉线索。此外，现有VideoQA数据集中缺乏对问题关键时间戳的人类标注。为此，本文提出了一种新的弱监督框架，强制LMMs以问题关键时刻作为视觉输入进行推理。具体而言，我们首先将问题和答案对融合为事件描述，以利用CLIP模型的视觉-语言对齐能力找到多个关键帧作为目标时刻和伪标签。通过这些伪标签关键帧作为额外的弱监督，我们设计了一个轻量级的基于高斯的对比定位（GCG）模块。GCG学习多个高斯函数以表征视频的时间结构，并采样问题关键帧作为LMMs的视觉输入。大量实验验证了我们框架的有效性，并与之前的最先进方法相比取得了显著提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视频问答中关键时刻识别不足的问题，现有方法通过均匀采样的帧作为输入，未能充分利用与问题相关的视觉线索。
核心思路：提出一种弱监督框架，通过将问题和答案对融合为事件描述，利用CLIP模型生成伪标签关键帧，并通过高斯对比定位模块进行推理。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，利用CLIP模型对问题和答案进行融合，生成伪标签关键帧；其次，设计高斯对比定位模块以学习视频的时间结构；最后，使用这些关键帧作为LMMs的输入进行推理。
关键创新：最重要的创新在于引入了高斯对比定位模块，该模块通过学习多个高斯函数来表征视频的时间结构，与现有方法相比，能够更好地捕捉问题相关的视觉信息。
关键设计：在设计中，关键参数包括高斯函数的数量和损失函数的选择，确保模型能够有效学习时间结构和视觉线索的对齐。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，本文方法在多个基准测试上取得了显著提升，相较于之前的最先进方法，性能提升幅度达到XX%，验证了弱监督高斯对比定位的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、视频内容检索和人机交互等场景。通过提高视频问答系统的准确性和效率，能够在教育、娱乐和安全等多个领域产生实际价值，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
Video Question Answering (VideoQA) aims to answer natural language questions based on the information observed in videos. Despite the recent success of Large Multimodal Models (LMMs) in image-language understanding and reasoning, they deal with VideoQA insufficiently, by simply taking uniformly sampled frames as visual inputs, which ignores question-relevant visual clues. Moreover, there are no human annotations for question-critical timestamps in existing VideoQA datasets. In light of this, we propose a novel weakly supervised framework to enforce the LMMs to reason out the answers with question-critical moments as visual inputs. Specifically, we first fuse the question and answer pairs as event descriptions to find multiple keyframes as target moments and pseudo-labels, with the visual-language alignment capability of the CLIP models. With these pseudo-labeled keyframes as additionally weak supervision, we devise a lightweight Gaussian-based Contrastive Grounding (GCG) module. GCG learns multiple Gaussian functions to characterize the temporal structure of the video, and sample question-critical frames as positive moments to be the visual inputs of LMMs. Extensive experiments on several benchmarks verify the effectiveness of our framework, and we achieve substantial improvements compared to previous state-of-the-art methods.