Towards Multimodal Video Paragraph Captioning Models Robust to Missing Modality

📄 arXiv: 2403.19221v1 📥 PDF

作者: Sishuo Chen, Lei Li, Shuhuai Ren, Rundong Gao, Yuanxin Liu, Xiaohan Bi, Xu Sun, Lu Hou

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-03-28

备注: Code available at https://github.com/lancopku/MR-VPC

💡 一句话要点

提出MR-VPC框架以解决多模态视频段落描述中的模态缺失问题

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

关键词: 长视频理解 多模态融合 鲁棒性 数据增强 知识蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有视频段落描述模型假设辅助模态始终可用，无法应对真实场景中的模态缺失问题。
  2. 提出MR-VPC框架，整合多模态输入，并通过DropAM和DistillAM策略增强模型对缺失模态的鲁棒性。
  3. 在YouCook2和ActivityNet Captions数据集上进行实验，MR-VPC在模态完整和缺失的测试数据上均表现优异。

📝 摘要（中文）

视频段落描述（VPC）旨在为长视频生成详细叙述，利用语音和事件边界等辅助模态。然而，现有模型假设辅助模态始终可用，这在现实场景中并不实际。为此，本文提出了缺失抗性框架MR-VPC，能够有效利用所有可用的辅助输入，并在某些模态缺失时保持鲁棒性。我们提出了多模态VPC（MVPC）架构，统一处理视频、语音和事件边界输入。此外，为增强模型对不完整数据的抵抗力，我们引入了DropAM数据增强策略和DistillAM正则化目标。通过在YouCook2和ActivityNet Captions上的实验，MR-VPC在完整和缺失模态的测试数据上均表现出优越的性能，强调了开发鲁棒VPC模型的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视频段落描述中辅助模态缺失的问题。现有方法假设辅助模态始终可用，无法适应多变的现实场景，导致模型在模态缺失时性能下降。

核心思路：提出MR-VPC框架，能够有效利用所有可用的辅助输入，并在某些模态缺失时保持鲁棒性。通过整合多模态输入，增强模型对不完整数据的适应能力。

技术框架：MR-VPC框架包括多模态VPC（MVPC）架构，能够统一处理视频、语音和事件边界输入。此外，DropAM和DistillAM策略用于数据增强和知识蒸馏，提升模型在模态缺失环境下的学习效率。

关键创新：最重要的创新点在于提出了缺失抗性框架MR-VPC，能够在模态缺失的情况下仍然有效生成视频描述，与现有方法的本质区别在于其对模态缺失的鲁棒性。

关键设计：DropAM策略随机省略辅助输入，增强模型的鲁棒性；DistillAM通过从完整模态数据训练的教师模型中提取知识，作为正则化目标，提升模型在模态缺失情况下的学习效果。具体的损失函数和网络结构设计也为模型的性能提升提供了支持。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MR-VPC在YouCook2和ActivityNet Captions数据集上均显著优于基线模型，尤其在模态缺失的测试数据上表现出更高的准确性和鲁棒性，具体提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、自动内容生成和教育等场景。通过提高模型对模态缺失的鲁棒性，MR-VPC能够在多种实际应用中提供更可靠的多模态视频理解，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Video paragraph captioning (VPC) involves generating detailed narratives for long videos, utilizing supportive modalities such as speech and event boundaries. However, the existing models are constrained by the assumption of constant availability of a single auxiliary modality, which is impractical given the diversity and unpredictable nature of real-world scenarios. To this end, we propose a Missing-Resistant framework MR-VPC that effectively harnesses all available auxiliary inputs and maintains resilience even in the absence of certain modalities. Under this framework, we propose the Multimodal VPC (MVPC) architecture integrating video, speech, and event boundary inputs in a unified manner to process various auxiliary inputs. Moreover, to fortify the model against incomplete data, we introduce DropAM, a data augmentation strategy that randomly omits auxiliary inputs, paired with DistillAM, a regularization target that distills knowledge from teacher models trained on modality-complete data, enabling efficient learning in modality-deficient environments. Through exhaustive experimentation on YouCook2 and ActivityNet Captions, MR-VPC has proven to deliver superior performance on modality-complete and modality-missing test data. This work highlights the significance of developing resilient VPC models and paves the way for more adaptive, robust multimodal video understanding.