Exploring Missing Modality in Multimodal Egocentric Datasets

📄 arXiv: 2401.11470v2 📥 PDF

作者: Merey Ramazanova, Alejandro Pardo, Humam Alwassel, Bernard Ghanem

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-21 (更新: 2024-04-17)

💡 一句话要点

提出缺失模态令牌以解决多模态视频理解中的模态缺失问题

🎯 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: 多模态视频理解 缺失模态 自我中心视频 变换器模型 动作识别 Ego4D Epic-Kitchens 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有多模态视频理解方法在模态缺失时性能显著下降，影响实际应用效果。
  2. 论文提出缺失模态令牌（MMT），旨在即使在模态缺失的情况下也能保持较好的识别性能。
  3. 实验结果表明，MMT在处理模态缺失时性能损失显著降低，提升幅度达到约20%。

📝 摘要（中文）

多模态视频理解对于分析自我中心视频至关重要，整合多种感知信号显著提升了动作识别和时刻定位的效果。然而，实际应用中常常面临模态不完整的问题，原因包括隐私顾虑、效率需求或硬件故障。为此，本研究探讨了缺失模态对自我中心动作识别的影响，尤其是在基于变换器的模型中。我们引入了一种新概念——缺失模态令牌（MMT），以在模态缺失时保持性能。我们的策略在Ego4D、Epic-Kitchens和Epic-Sounds数据集上证明了其有效性，性能损失从原来的约30%降至仅约10%。通过广泛的实验，我们展示了MMT在不同训练场景中的适应性及其在处理缺失模态方面的优越性，为现实世界中更具韧性的多模态系统开辟了新途径。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决多模态视频理解中因模态缺失导致的性能下降问题。现有方法在模态不完整时表现不佳，通常会导致识别准确率大幅降低。

核心思路：论文提出的缺失模态令牌（MMT）通过引入一种新的标记机制，使模型能够在缺失模态的情况下依然保持较高的性能。这种设计旨在增强模型的鲁棒性，适应现实场景中的模态缺失情况。

技术框架：整体架构包括数据预处理、MMT的引入、模型训练和评估四个主要阶段。MMT作为一种特殊的输入标记，帮助模型在缺失模态时进行有效的信息推断。

关键创新：MMT是本研究的核心创新点，它与现有方法的本质区别在于能够有效减少模态缺失带来的性能损失，提升了模型在不完整数据下的适应能力。

关键设计：在模型设计中，MMT的参数设置经过精心调整，损失函数也进行了优化，以确保在模态缺失情况下的有效学习。网络结构采用了基于变换器的架构，增强了对多模态信息的处理能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，采用MMT后，模型在模态缺失情况下的性能损失从约30%降至仅约10%。这一显著提升表明，MMT在处理缺失模态方面的有效性，超越了当前的主流方法。

🎯 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。在这些领域中，模态缺失是常见问题，MMT的引入能够显著提升系统的鲁棒性和用户体验。未来，该方法有望推动多模态系统在更复杂环境中的应用，提升其实际价值。

📄 摘要（原文）

Multimodal video understanding is crucial for analyzing egocentric videos, where integrating multiple sensory signals significantly enhances action recognition and moment localization. However, practical applications often grapple with incomplete modalities due to factors like privacy concerns, efficiency demands, or hardware malfunctions. Addressing this, our study delves into the impact of missing modalities on egocentric action recognition, particularly within transformer-based models. We introduce a novel concept -Missing Modality Token (MMT)-to maintain performance even when modalities are absent, a strategy that proves effective in the Ego4D, Epic-Kitchens, and Epic-Sounds datasets. Our method mitigates the performance loss, reducing it from its original $\sim 30\%$ drop to only $\sim 10\%$ when half of the test set is modal-incomplete. Through extensive experimentation, we demonstrate the adaptability of MMT to different training scenarios and its superiority in handling missing modalities compared to current methods. Our research contributes a comprehensive analysis and an innovative approach, opening avenues for more resilient multimodal systems in real-world settings.