VideoSAGE: Video Summarization with Graph Representation Learning
作者: Jose M. Rojas Chaves, Subarna Tripathi
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-04-14
备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2207.07783
💡 一句话要点
提出基于图表示学习的视频摘要方法以提升效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 视频摘要 图表示学习 长视频理解 节点分类 稀疏连接 计算效率 深度学习
📋 核心要点
- 现有视频摘要方法在处理长视频时常面临内存和计算瓶颈，导致效率低下。
- 论文提出通过图表示学习将视频帧转化为图结构，并进行稀疏连接以捕捉长距离交互。
- 在SumMe和TVSum数据集上的实验结果显示，该方法在效率和效果上均优于现有技术。
📝 摘要（中文）
我们提出了一种基于图的表示学习框架用于视频摘要。首先，将输入视频转换为图，其中节点对应于每一帧视频。然后，通过仅连接在指定时间距离内的节点对来施加稀疏性。接着，我们将视频摘要任务形式化为二元节点分类问题，准确分类视频帧是否应包含在输出摘要中。这种构建的图旨在捕捉视频帧之间的长距离交互，而稀疏性确保模型训练时不会遇到内存和计算瓶颈。在两个数据集（SumMe和TVSum）上的实验表明，所提出的模型在计算时间和内存方面比现有的最先进摘要方法高效一个数量级，同时在效果上也表现出色。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有视频摘要方法在处理长视频时的内存和计算瓶颈问题。现有方法往往无法有效捕捉视频帧之间的长距离交互，导致摘要质量下降。
核心思路：论文的核心思路是将视频帧转化为图结构，通过稀疏连接仅保留在指定时间距离内的节点对，从而有效捕捉帧间的长距离交互，同时降低计算复杂度。
技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先，将视频帧转换为图结构；其次，施加稀疏性以减少计算负担；最后，将视频摘要任务转化为二元节点分类问题，进行帧的选择。
关键创新：最重要的技术创新在于将视频摘要问题形式化为图的节点分类问题，并通过稀疏连接有效捕捉长距离交互，这与传统方法的全连接结构有本质区别。
关键设计：在设计中，关键参数包括时间距离的设定，损失函数采用二元交叉熵损失，网络结构则基于图神经网络，确保模型在训练时的高效性与准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的模型在SumMe和TVSum数据集上相较于现有最先进方法在计算时间和内存使用上提高了一个数量级，同时在摘要质量上也取得了显著提升，展示了其高效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括视频监控、影视制作和社交媒体内容管理等。通过高效的视频摘要生成，用户能够快速获取视频中的关键信息，提升信息处理效率。未来，该方法可能在实时视频分析和自动化内容生成中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
We propose a graph-based representation learning framework for video summarization. First, we convert an input video to a graph where nodes correspond to each of the video frames. Then, we impose sparsity on the graph by connecting only those pairs of nodes that are within a specified temporal distance. We then formulate the video summarization task as a binary node classification problem, precisely classifying video frames whether they should belong to the output summary video. A graph constructed this way aims to capture long-range interactions among video frames, and the sparsity ensures the model trains without hitting the memory and compute bottleneck. Experiments on two datasets(SumMe and TVSum) demonstrate the effectiveness of the proposed nimble model compared to existing state-of-the-art summarization approaches while being one order of magnitude more efficient in compute time and memory