Test-Time Adaptation for Combating Missing Modalities in Egocentric Videos
作者: Merey Ramazanova, Alejandro Pardo, Bernard Ghanem, Motasem Alfarra
分类: cs.CV
发布日期: 2024-04-23 (更新: 2025-03-02)
期刊: ICLR 2025
💡 一句话要点
提出MiDl方法以解决自我监督测试时缺失模态问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 自我中心视频 缺失模态 测试时适应 自我蒸馏 互信息最小化 多模态学习 在线学习
📋 核心要点
- 现有方法在处理缺失模态时通常需要对模型进行重训练，导致计算成本高且效率低下。
- 本文提出的MiDl方法通过在测试时适应可用的未标记数据，避免了重训练的需求。
- 实验结果显示，MiDl在多个预训练模型和数据集上显著提升了性能，证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
理解包含多种模态的自我中心视频至关重要，尤其是在动作识别和时刻定位等任务中。然而，现实应用中常因隐私、效率或硬件问题面临模态不完整的挑战。现有方法通常需要对模型进行完全重训练，计算成本高。本文提出了一种新颖的方法，在测试时无需重训练，框架为测试时适应任务，模型根据可用的未标记数据进行调整。我们的方法MiDl（自我蒸馏的互信息）通过最小化预测与可用模态之间的互信息，促使模型对测试时的模态源不敏感。此外，我们结合自我蒸馏以保持模型在双模态可用时的原始性能。MiDl是首个专门在测试时处理缺失模态的自我监督在线解决方案。实验表明，MiDl在多种预训练模型和数据集上显著提升性能，无需重训练。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是在自我中心视频中处理缺失模态的问题。现有方法需要重训练模型以适应缺失模态，计算成本高且不够灵活。
核心思路：论文提出的MiDl方法通过最小化预测与可用模态之间的互信息，使模型在测试时对模态源不敏感，从而实现自我适应。
技术框架：MiDl方法的整体架构包括两个主要模块：互信息最小化模块和自我蒸馏模块。前者用于处理缺失模态，后者确保在双模态可用时保持模型性能。
关键创新：MiDl是首个在测试时处理缺失模态的自我监督在线解决方案，与现有方法相比，避免了重训练的需求，提升了效率。
关键设计：在设计中，MiDl采用了特定的损失函数以最小化互信息，并结合自我蒸馏技术以保持模型在多模态情况下的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MiDl在多个预训练模型上相较于基线方法提升了性能，具体提升幅度达到XX%，验证了其在处理缺失模态时的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、虚拟现实和增强现实等场景，能够有效提升多模态视频理解的准确性和效率。未来，MiDl方法可能在处理缺失数据的其他领域也具有重要价值，推动相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Understanding videos that contain multiple modalities is crucial, especially in egocentric videos, where combining various sensory inputs significantly improves tasks like action recognition and moment localization. However, real-world applications often face challenges with incomplete modalities due to privacy concerns, efficiency needs, or hardware issues. Current methods, while effective, often necessitate retraining the model entirely to handle missing modalities, making them computationally intensive, particularly with large training datasets. In this study, we propose a novel approach to address this issue at test time without requiring retraining. We frame the problem as a test-time adaptation task, where the model adjusts to the available unlabeled data at test time. Our method, MiDl~(Mutual information with self-Distillation), encourages the model to be insensitive to the specific modality source present during testing by minimizing the mutual information between the prediction and the available modality. Additionally, we incorporate self-distillation to maintain the model's original performance when both modalities are available. MiDl represents the first self-supervised, online solution for handling missing modalities exclusively at test time. Through experiments with various pretrained models and datasets, MiDl demonstrates substantial performance improvement without the need for retraining.