Knowledge Guided Entity-aware Video Captioning and A Basketball Benchmark

📄 arXiv: 2401.13888v2 📥 PDF

作者: Zeyu Xi, Ge Shi, Xuefen Li, Junchi Yan, Zun Li, Lifang Wu, Zilin Liu, Liang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-25 (更新: 2024-02-28)

💡 一句话要点

提出知识引导的实体感知视频字幕生成方法以解决篮球赛事描述问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频字幕生成 多模态知识图谱 实体感知 篮球比赛 深度学习 时间上下文 GRU模型

📋 核心要点

  1. 现有视频字幕生成方法在生成包含特定实体和细粒度动作的文本描述方面存在显著不足，尤其是在篮球等动态场景中。
  2. 本文提出了一种基于知识图谱的实体感知视频字幕生成网络(KEANet)，通过引入多模态知识图谱和候选球员列表来增强字幕生成的准确性。
  3. 实验结果显示，KEANet在多个体育基准上表现优异，显著超越了现有的先进视频字幕生成模型，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

尽管近期视频字幕生成模型有所发展，但如何生成包含特定实体名称和细粒度动作的文本描述仍未得到有效解决，这在篮球直播文本广播等应用中尤为重要。本文提出了一种新的多模态知识图谱支持的篮球基准，构建了多模态篮球比赛知识图谱(KG_NBA_2022)，以提供视频之外的额外知识。同时，基于KG_NBA_2022构建了包含9种细粒度投篮事件和286名球员知识（包括图像和姓名）的多模态篮球比赛视频字幕生成数据集(VC_NBA_2022)。我们开发了一种基于候选球员列表的知识引导实体感知视频字幕生成网络(KEANet)，并通过引入双向GRU模块来编码视频中的时间上下文信息。实验结果表明，KEANet有效利用额外知识，超越了先进的视频字幕生成模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视频字幕生成中对特定实体名称和细粒度动作描述的不足，现有方法在动态场景下难以准确捕捉这些信息。

核心思路：提出了知识引导的实体感知视频字幕生成网络(KEANet)，通过构建多模态知识图谱(KG_NBA_2022)来提供额外的上下文信息，从而提升字幕生成的准确性和细致度。

技术框架：KEANet采用编码-解码结构，包含双向GRU模块用于时间上下文编码，以及实体感知模块用于建模球员之间的关系，突出关键球员。

关键创新：最重要的创新在于结合了多模态知识图谱与实体感知机制，使得模型能够在生成字幕时充分利用外部知识，显著提升了生成的准确性和相关性。

关键设计：在网络结构上，采用双向GRU模块来捕捉视频的时间信息，同时设计了损失函数以优化生成文本的质量，确保生成的字幕不仅准确且具有上下文连贯性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个体育基准上的实验结果表明，KEANet在视频字幕生成任务中表现优异，相较于先进的基线模型，性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括体育赛事的实时文本广播、视频摘要生成以及社交媒体内容生成等。通过提升视频字幕生成的准确性和细致度，能够为观众提供更丰富的信息体验，未来可能在直播、教育和娱乐等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Despite the recent emergence of video captioning models, how to generate the text description with specific entity names and fine-grained actions is far from being solved, which however has great applications such as basketball live text broadcast. In this paper, a new multimodal knowledge graph supported basketball benchmark for video captioning is proposed. Specifically, we construct a multimodal basketball game knowledge graph (KG_NBA_2022) to provide additional knowledge beyond videos. Then, a multimodal basketball game video captioning (VC_NBA_2022) dataset that contains 9 types of fine-grained shooting events and 286 players' knowledge (i.e., images and names) is constructed based on KG_NBA_2022. We develop a knowledge guided entity-aware video captioning network (KEANet) based on a candidate player list in encoder-decoder form for basketball live text broadcast. The temporal contextual information in video is encoded by introducing the bi-directional GRU (Bi-GRU) module. And the entity-aware module is designed to model the relationships among the players and highlight the key players. Extensive experiments on multiple sports benchmarks demonstrate that KEANet effectively leverages extera knowledge and outperforms advanced video captioning models. The proposed dataset and corresponding codes will be publicly available soon