Unsupervised Modality-Transferable Video Highlight Detection with Representation Activation Sequence Learning
作者: Tingtian Li, Zixun Sun, Xinyu Xiao
分类: cs.CV
发布日期: 2024-03-14 (更新: 2024-12-05)
备注: Accepted by IEEE Transactions on Image Processing, 2024
💡 一句话要点
提出无监督模态可转移的视频亮点检测方法以解决标注困难问题
🎯 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: 无监督学习 视频亮点检测 多模态学习 对比学习 表示学习
📋 核心要点
- 现有方法在未见类别视频的亮点检测中面临标注困难和音频模态缺失的挑战。
- 本文提出的模型通过自重构任务和对称对比学习实现无监督的亮点检测，能够有效学习视觉和音频的语义表示。
- 实验结果显示，该框架在亮点检测性能上显著优于现有的最先进方法，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
识别原始视频素材中的亮点时刻对于提高视频编辑效率至关重要。然而，手动标注工作繁重，限制了监督方法在未见类别视频中的应用。此外，许多视频缺乏包含重要线索的音频模态，使得多模态策略的使用变得困难。本文提出了一种新颖的跨模态感知模型用于无监督亮点检测，该模型通过自重构任务从图像-音频对数据中学习具有视觉-音频语义的表示。为实现无监督亮点检测，本文提出了表示激活序列学习（RASL）模块，结合k点对比学习以学习重要的表示激活。通过对称对比学习（SCL）模块连接视觉模态与音频模态，并在预训练期间同时进行掩蔽特征向量序列重构的辅助任务以增强表示。实验结果表明，所提框架在性能上优于其他最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在未见类别视频中进行亮点检测的困难，现有的监督方法依赖于大量标注数据，而手动标注工作繁重且不易实现。许多视频缺乏音频模态，限制了多模态策略的应用。
核心思路：论文提出了一种无监督的亮点检测方法，通过自重构任务从图像-音频对中学习具有视觉-音频语义的表示，利用表示激活序列学习（RASL）模块和对称对比学习（SCL）模块来连接视觉和音频模态。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：自重构任务用于学习表示，RASL模块用于提取重要的表示激活，SCL模块用于学习视觉和音频的配对表示。预训练期间还进行掩蔽特征向量序列重构的辅助任务。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了RASL模块和SCL模块，前者通过k点对比学习提取重要的表示激活，后者则有效连接了视觉和音频模态，突破了传统方法的局限。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化表示学习，并在网络结构中引入了对称对比学习机制，确保视觉和音频表示的有效配对。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提框架在亮点检测任务中表现优异，相较于其他最先进的方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），验证了其有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括视频编辑、内容创作和社交媒体平台，能够显著提高视频亮点检测的效率和准确性。未来，该方法可能推动更多无监督学习技术在视频分析中的应用，降低对标注数据的依赖。
📄 摘要（原文）
Identifying highlight moments of raw video materials is crucial for improving the efficiency of editing videos that are pervasive on internet platforms. However, the extensive work of manually labeling footage has created obstacles to applying supervised methods to videos of unseen categories. The absence of an audio modality that contains valuable cues for highlight detection in many videos also makes it difficult to use multimodal strategies. In this paper, we propose a novel model with cross-modal perception for unsupervised highlight detection. The proposed model learns representations with visual-audio level semantics from image-audio pair data via a self-reconstruction task. To achieve unsupervised highlight detection, we investigate the latent representations of the network and propose the representation activation sequence learning (RASL) module with k-point contrastive learning to learn significant representation activations. To connect the visual modality with the audio modality, we use the symmetric contrastive learning (SCL) module to learn the paired visual and audio representations. Furthermore, an auxiliary task of masked feature vector sequence (FVS) reconstruction is simultaneously conducted during pretraining for representation enhancement. During inference, the cross-modal pretrained model can generate representations with paired visual-audio semantics given only the visual modality. The RASL module is used to output the highlight scores. The experimental results show that the proposed framework achieves superior performance compared to other state-of-the-art approaches.