Towards Neuro-Symbolic Video Understanding

📄 arXiv: 2403.11021v3 📥 PDF

作者: Minkyu Choi, Harsh Goel, Mohammad Omama, Yunhao Yang, Sahil Shah, Sandeep Chinchali

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-03-16 (更新: 2024-12-03)

备注: Accepted by The European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024

DOI: 10.1007/978-3-031-73229-4_13

💡 一句话要点

提出神经符号视频理解方法以解决长视频推理问题

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

关键词: 长视频理解 时间推理 视觉-语言模型 状态机 时间逻辑 复杂事件识别 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的基础模型在短期语义理解上表现良好，但在长期时间推理方面存在显著不足，影响了帧检索系统的性能。
  2. 本研究提出了一种新方法，通过解耦语义理解与时间推理，利用视觉-语言模型和时间逻辑公式来提升视频理解能力。
  3. 实验结果显示，所提方法在复杂事件识别任务中，F1分数相比基准提升了9-15%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来视频数据的激增需要高效工具从视频中提取有意义的帧以用于下游任务。长时间的时间推理是帧检索系统的关键需求。尽管现有的基础模型如VideoLLaMA和ViCLIP在短期语义理解上表现出色，但在跨帧的长期推理上却意外失败。主要原因在于它们将每帧的感知与时间推理交织在一个深度网络中。因此，解耦但共同设计语义理解和时间推理对于高效场景识别至关重要。我们提出了一种系统，利用视觉-语言模型对单帧进行语义理解，同时使用状态机和时间逻辑公式有效推理事件的长期演变。与使用GPT4进行推理的基准相比，我们的TL基础推理在复杂事件识别的F1分数上提高了9-15%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有视频理解方法在长期时间推理方面的不足，特别是如何有效地从视频中提取和理解重要帧。现有方法将每帧的感知与时间推理结合在一起，导致长期推理能力不足。

核心思路：论文提出的核心思路是解耦语义理解与时间推理，利用视觉-语言模型进行单帧的语义理解，同时采用状态机和时间逻辑公式进行长期事件推理。这种设计允许模型在处理复杂事件时更好地捕捉时间依赖性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，使用视觉-语言模型对每一帧进行语义分析；其次，利用状态机和时间逻辑进行事件的长期推理。这两个模块在设计上是相互独立但又相辅相成的。

关键创新：最重要的技术创新在于将时间逻辑推理与视觉-语言模型结合，形成了一种新的视频理解框架。这与现有方法的本质区别在于，现有方法通常将所有功能集成在一个深度网络中，而本方法则通过解耦实现更高效的推理。

关键设计：在技术细节上，论文使用了特定的时间逻辑公式来捕捉事件的演变，并设计了相应的损失函数以优化模型性能。此外，网络结构方面，视觉-语言模型的选择和状态机的设计都是经过精心调整的，以确保最佳的推理效果。

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在复杂事件识别任务中，F1分数相比使用GPT4进行推理的基准提升了9-15%。这一显著的性能提升验证了该方法在长视频理解中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、视频监控和智能家居等场景。在这些领域，能够有效理解视频中的长期事件演变将极大提升系统的智能化水平和决策能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The unprecedented surge in video data production in recent years necessitates efficient tools to extract meaningful frames from videos for downstream tasks. Long-term temporal reasoning is a key desideratum for frame retrieval systems. While state-of-the-art foundation models, like VideoLLaMA and ViCLIP, are proficient in short-term semantic understanding, they surprisingly fail at long-term reasoning across frames. A key reason for this failure is that they intertwine per-frame perception and temporal reasoning into a single deep network. Hence, decoupling but co-designing semantic understanding and temporal reasoning is essential for efficient scene identification. We propose a system that leverages vision-language models for semantic understanding of individual frames but effectively reasons about the long-term evolution of events using state machines and temporal logic (TL) formulae that inherently capture memory. Our TL-based reasoning improves the F1 score of complex event identification by 9-15% compared to benchmarks that use GPT4 for reasoning on state-of-the-art self-driving datasets such as Waymo and NuScenes.