VideoAgent: A Memory-augmented Multimodal Agent for Video Understanding

📄 arXiv: 2403.11481v2 📥 PDF

作者: Yue Fan, Xiaojian Ma, Rujie Wu, Yuntao Du, Jiaqi Li, Zhi Gao, Qing Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-18 (更新: 2024-07-15)

备注: ECCV-24; Project page: videoagent.github.io; First two authors contributed equally

💡 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 多模态代理 记忆机制 视觉-语言模型 任务解决

📋 核心要点

  1. 现有方法在长视频理解中难以有效捕捉长期时间关系，导致理解能力不足。
  2. 论文提出的VideoAgent通过结构化记忆存储事件描述和对象状态，结合多种工具解决任务。
  3. 实验结果显示，VideoAgent在NExT-QA和EgoSchema基准上分别提升了6.6%和26.0%，缩小了与私有模型的差距。

📝 摘要（中文）

本文探讨如何通过将多个基础模型（大型语言模型和视觉-语言模型）与一种新颖的统一记忆机制相结合，来解决复杂的长视频理解问题，尤其是捕捉长视频中的长期时间关系。所提出的多模态代理VideoAgent构建了一个结构化的记忆，以存储视频的通用时间事件描述和对象中心的跟踪状态。针对输入任务查询，VideoAgent利用视频片段定位、对象记忆查询等工具，结合其他视觉基础模型，交互式地解决任务，展现了在多个长时间视频理解基准上的出色表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长视频理解中的长期时间关系捕捉问题。现有方法在处理长视频时，往往无法有效整合时间信息，导致理解能力不足。

核心思路：论文提出的VideoAgent通过构建结构化记忆，存储视频中的时间事件和对象状态，从而增强对长视频的理解能力。该设计利用了大型语言模型的零-shot工具使用能力，提升了任务解决的灵活性。

技术框架：VideoAgent的整体架构包括输入任务查询、视频片段定位、对象记忆查询等模块。通过这些模块的协同工作，VideoAgent能够有效地从视频中提取信息并进行任务处理。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了统一的记忆机制，使得多模态信息的整合更加高效，显著提升了长视频理解的能力。这一机制与传统方法相比，能够更好地捕捉时间关系。

关键设计：在设计中，VideoAgent采用了特定的损失函数来优化记忆的存储和检索效率，同时在网络结构上进行了优化，以支持多模态数据的处理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VideoAgent在NExT-QA和EgoSchema基准上分别实现了6.6%和26.0%的性能提升，显著优于现有基线模型，缩小了与私有模型如Gemini 1.5 Pro的差距，展示了其在长视频理解中的强大能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、自动驾驶、智能家居等场景，能够帮助系统更好地理解和分析长时间的视频数据。未来，VideoAgent有望在视频内容分析、事件检测等领域发挥重要作用，提升智能系统的决策能力。

📄 摘要（原文）

We explore how reconciling several foundation models (large language models and vision-language models) with a novel unified memory mechanism could tackle the challenging video understanding problem, especially capturing the long-term temporal relations in lengthy videos. In particular, the proposed multimodal agent VideoAgent: 1) constructs a structured memory to store both the generic temporal event descriptions and object-centric tracking states of the video; 2) given an input task query, it employs tools including video segment localization and object memory querying along with other visual foundation models to interactively solve the task, utilizing the zero-shot tool-use ability of LLMs. VideoAgent demonstrates impressive performances on several long-horizon video understanding benchmarks, an average increase of 6.6% on NExT-QA and 26.0% on EgoSchema over baselines, closing the gap between open-sourced models and private counterparts including Gemini 1.5 Pro.