GPTSee: Enhancing Moment Retrieval and Highlight Detection via Description-Based Similarity Features
作者: Yunzhuo Sun, Yifang Xu, Zien Xie, Yukun Shu, Sidan Du
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-03-03 (更新: 2024-03-10)
备注: 5 pages, 3 figures
💡 一句话要点
提出GPTSee以解决视频时刻检索与高亮检测问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时刻检索 高亮检测 大型语言模型 视频理解 语义相似度 深度学习 多模态融合
📋 核心要点
- 现有的时刻检索和高亮检测方法未能有效利用大型语言模型，导致性能不足。
- 本文提出了一种两阶段模型，利用MiniGPT-4生成视频帧描述并重写查询，以增强特征表达。
- 实验结果显示，该方法在定位准确性上超越了传统方法，达到了最新的性能水平。
📝 摘要（中文）
时刻检索（MR）和高亮检测（HD）旨在根据自然语言查询识别视频中的相关时刻和高亮部分。尽管大型语言模型（LLMs）在多种计算机视觉任务中表现出色，但现有的MR和HD方法尚未与LLMs结合。本文提出了一种新颖的两阶段模型，利用LLMs的输出作为第二阶段变换器编码器-解码器的输入。首先，使用MiniGPT-4生成视频帧的详细描述并重写查询语句，作为新特征输入编码器。然后，计算生成描述与重写查询之间的语义相似度，最后将连续高相似度的视频帧转换为跨度锚点，为解码器提供先前位置信息。实验结果表明，该方法在定位准确性上优于传统方法，如Moment-DETR。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视频时刻检索（MR）和高亮检测（HD）中的信息提取不足问题。现有方法未能有效结合大型语言模型（LLMs），导致在处理自然语言查询时的性能不足。
核心思路：论文提出的核心思路是通过两阶段模型，首先利用MiniGPT-4生成视频帧的详细描述，然后重写查询语句，以此增强特征表达和语义理解。
技术框架：整体架构分为两个主要阶段：第一阶段使用MiniGPT-4生成视频帧描述并重写查询，第二阶段将这些新特征输入到变换器编码器-解码器中进行处理。
关键创新：最重要的技术创新在于将LLMs的输出作为特征输入，计算生成描述与重写查询之间的语义相似度，并将高相似度的帧转换为跨度锚点，为解码器提供位置信息。这一方法显著提升了定位准确性。
关键设计：在模型设计中，采用了MiniGPT-4作为描述生成器，使用了特定的损失函数来优化相似度计算，并设计了适应性强的网络结构，以确保模型在不同视频内容上的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GPTSee在定位准确性上超越了传统方法Moment-DETR，具体表现为在相似度评分和跨度锚点输出的使用上，提升了整体性能，达到了最新的状态。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在视频内容检索、智能监控、体育赛事分析等领域。通过提高时刻检索和高亮检测的准确性，可以显著提升用户体验和信息获取效率，未来可能推动相关技术的商业化应用。
📄 摘要（原文）
Moment retrieval (MR) and highlight detection (HD) aim to identify relevant moments and highlights in video from corresponding natural language query. Large language models (LLMs) have demonstrated proficiency in various computer vision tasks. However, existing methods for MR\&HD have not yet been integrated with LLMs. In this letter, we propose a novel two-stage model that takes the output of LLMs as the input to the second-stage transformer encoder-decoder. First, MiniGPT-4 is employed to generate the detailed description of the video frame and rewrite the query statement, fed into the encoder as new features. Then, semantic similarity is computed between the generated description and the rewritten queries. Finally, continuous high-similarity video frames are converted into span anchors, serving as prior position information for the decoder. Experiments demonstrate that our approach achieves a state-of-the-art result, and by using only span anchors and similarity scores as outputs, positioning accuracy outperforms traditional methods, like Moment-DETR.