CI w/o TN: Context Injection without Task Name for Procedure Planning
作者: Xinjie Li
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2024-02-23
💡 一句话要点
提出无任务名称的上下文注入方法以解决程序规划问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 程序规划 上下文注入 视觉理解 多模态学习 对比学习 字幕生成 任务无关
📋 核心要点
- 核心问题：现有方法依赖于任务名称或复杂的视觉观察，限制了程序规划的灵活性和适用性。
- 方法要点：提出不使用任务名称的上下文注入方法，利用视觉观察的字幕作为低成本的监督信息。
- 实验或效果：在两个不同规模的数据集上进行实验，结果显示模型在多个指标上表现出色，验证了研究假设。
📝 摘要（中文）
本文探讨了在教学视频中进行程序规划的挑战，即基于视频中的视觉起始和目标观察创建目标导向的计划。以往研究通过逐渐减弱的训练监督来解决此问题，但现有的大型语言模型在仅给出任务名称的情况下也能生成详细计划。本研究提出了一种更弱的设置，即不使用任务名称作为监督，假设以往的中间监督可以作为上下文信息，利用视觉起始和目标观察的字幕作为更便宜的监督形式。通过使用BLIP生成字幕作为监督，采用对比学习损失训练上下文特征，进而辅助生成计划。实验结果表明，该模型在多个指标上表现出与现有方法相当的性能，验证了我们的假设。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在教学视频中进行程序规划的问题，现有方法通常依赖于任务名称或复杂的视觉观察，导致灵活性不足和高昂的标注成本。
核心思路：本研究提出了一种新的方法，不使用任务名称作为监督，而是利用视觉观察的字幕作为上下文信息。这种设计旨在降低标注成本，同时保持模型的有效性。
技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先，使用BLIP生成视觉观察的字幕作为监督信息；其次，将生成的上下文特征输入到生成器中，以辅助生成计划。
关键创新：最重要的创新在于提出了无任务名称的上下文注入方法，这与现有方法的依赖任务名称的设计本质上不同，拓宽了程序规划的应用范围。
关键设计：在技术细节上，采用对比学习损失来训练上下文特征，确保生成的上下文信息能够有效地支持计划生成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提模型在两个不同规模的数据集上均能达到与现有方法相当的性能。在多个评估指标上，模型的表现均有显著提升，验证了使用字幕作为监督信息的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、机器人操作和自动化任务规划等。通过降低程序规划的标注成本，能够使得更多的实际应用场景受益，尤其是在资源有限的情况下。此外，该方法的灵活性使其在多种任务中具有广泛的适用性，未来可能推动智能系统的进一步发展。
📄 摘要（原文）
This paper explores the challenge of procedure planning in instructional videos, which involves creating goal-directed plans based on visual start and goal observations from videos. Previous research has tackled this problem with gradually weaker training supervision, from heavy intermediate visual observations or language instructions to task class supervision. However, with the advent of large language models, even given only the task name, these models can produce a detailed plan. In this study, we propose a much weaker setting without task name as supervision, which is not currently solvable by existing large language models since they require good prompts with sufficient information. Specifically, we hypothesize that previous intermediate supervisions can serve as context information, and we use captions of visual start and goal observations as a much cheaper form of supervision. This approach greatly reduces the labeling cost since the captions can be easily obtained by large pre-trained vision-language foundation models. Technically, we apply BLIP to generate captions as supervision to train the context feature with contrastive learning loss. Afterward, the context feature is fed into the generator to aid in plan generation. Our experiments on two datasets with varying scales demonstrate that our model can achieve comparable performance on multiple metrics, which validates our hypothesis.