VideoAgent: Long-form Video Understanding with Large Language Model as Agent

📄 arXiv: 2403.10517v1 📥 PDF

作者: Xiaohan Wang, Yuhui Zhang, Orr Zohar, Serena Yeung-Levy

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-03-15

💡 一句话要点

提出VideoAgent以解决长视频理解问题

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

关键词: 长视频理解 大型语言模型 交互推理 多模态融合 信息检索 视频分析

📋 核心要点

  1. 长视频理解是计算机视觉中的一大挑战，现有方法在处理长时间序列时缺乏有效的推理能力。
  2. 本文提出VideoAgent系统，利用大型语言模型作为核心代理，强调交互推理与规划，提升信息处理能力。
  3. 在EgoSchema和NExT-QA基准测试中，VideoAgent实现了54.1%和71.3%的零-shot准确率，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

长视频理解在计算机视觉领域中面临重大挑战，需要模型能够对长时间的多模态序列进行推理。受人类认知过程的启发，本文强调了交互推理和规划的重要性，而不仅仅是处理冗长视觉输入的能力。我们提出了一种新颖的基于代理的系统VideoAgent，利用大型语言模型作为核心代理，迭代识别和汇编关键信息以回答问题，同时使用视觉-语言基础模型作为工具来翻译和检索视觉信息。在EgoSchema和NExT-QA基准测试中，VideoAgent分别实现了54.1%和71.3%的零-shot准确率，平均仅使用8.4帧和8.2帧。这些结果展示了我们方法在有效性和效率上的优越性，突显了基于代理的方法在推动长视频理解方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：长视频理解需要处理复杂的多模态信息，现有方法在推理和信息整合方面存在不足，难以有效应对长时间序列的挑战。

核心思路：本文提出的VideoAgent通过将大型语言模型作为核心代理，进行交互式推理和规划，能够更好地识别和整合关键信息，从而提高长视频理解的准确性。

技术框架：VideoAgent的整体架构包括三个主要模块：大型语言模型作为代理、视觉-语言基础模型用于信息检索和翻译，以及一个交互式推理机制，确保信息的有效整合与利用。

关键创新：最重要的创新在于将大型语言模型与视觉-语言模型结合，形成一个动态的交互推理系统，这与传统的静态信息处理方法有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了特定的参数设置以优化模型性能，损失函数的选择也考虑了多模态信息的整合，确保模型能够有效学习和推理。通过精细的网络结构设计，提升了模型的整体效率与准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在EgoSchema和NExT-QA基准测试中，VideoAgent分别达到了54.1%和71.3%的零-shot准确率，平均仅使用8.4帧和8.2帧。这一结果显著优于现有最先进的方法，展示了基于代理的长视频理解方法的有效性与高效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频内容分析、智能监控、教育视频理解等。通过提升长视频理解的能力，VideoAgent可为自动化视频分析、信息检索和用户交互提供更高效的解决方案，具有重要的实际价值和广阔的未来影响。

📄 摘要（原文）

Long-form video understanding represents a significant challenge within computer vision, demanding a model capable of reasoning over long multi-modal sequences. Motivated by the human cognitive process for long-form video understanding, we emphasize interactive reasoning and planning over the ability to process lengthy visual inputs. We introduce a novel agent-based system, VideoAgent, that employs a large language model as a central agent to iteratively identify and compile crucial information to answer a question, with vision-language foundation models serving as tools to translate and retrieve visual information. Evaluated on the challenging EgoSchema and NExT-QA benchmarks, VideoAgent achieves 54.1% and 71.3% zero-shot accuracy with only 8.4 and 8.2 frames used on average. These results demonstrate superior effectiveness and efficiency of our method over the current state-of-the-art methods, highlighting the potential of agent-based approaches in advancing long-form video understanding.