Vision and Intention Boost Large Language Model in Long-Term Action Anticipation

📄 arXiv: 2505.01713v1 📥 PDF

作者: Congqi Cao, Lanshu Hu, Yating Yu, Yanning Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-03

💡 一句话要点

提出意图条件视觉语言模型以解决长时间动作预测问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长时间动作预测 意图推断 多模态融合 视觉语言模型 大型语言模型 行为理解 信息选择策略

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖视频数据进行学习，缺乏对行为意图的理解，导致长时间动作预测的准确性不足。
  2. 本文提出的意图条件视觉语言模型（ICVL）通过推断行为意图并与视觉特征融合，提升了动作预测的准确性。
  3. 在Ego4D、EPIC-Kitchens-55和EGTEA GAZE+数据集上的实验结果显示，ICVL模型在性能上超过了现有的最先进方法。

📝 摘要（中文）

长时间动作预测（LTA）旨在预测未来的动作，现有方法主要依赖视频数据学习，缺乏先验知识。近期研究利用大型语言模型（LLMs）处理文本输入，但信息损失严重。为解决单一模态方法的局限性，本文提出了一种新颖的意图条件视觉语言（ICVL）模型，充分利用视觉数据的丰富语义信息和LLMs的推理能力。我们首先通过视觉语言模型（VLM）从视频输入中推断行为意图，并将推断的意图与视觉特征融合，生成增强的视觉表示。这些增强的视觉表示与文本提示一起输入LLM进行未来动作预测。此外，提出了一种有效的示例选择策略，综合考虑视觉和文本相似性，为上下文学习提供更相关的信息。大量实验表明，该方法在Ego4D、EPIC-Kitchens-55和EGTEA GAZE+数据集上表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长时间动作预测中的信息损失和对行为意图理解不足的问题。现有方法多依赖单一模态，缺乏对视频内容的深层次理解。

核心思路：我们提出的ICVL模型通过视觉语言模型推断行为意图，并将其与视觉特征融合，从而增强视觉表示，提升预测效果。

技术框架：该模型主要包括三个模块：视觉语言模型（VLM）用于推断意图，意图与视觉特征的多模态融合模块，以及基于LLM的未来动作预测模块。

关键创新：最重要的创新在于将意图推断与视觉特征融合，形成意图增强的视觉表示，这一设计显著提升了模型的推理能力和预测准确性。

关键设计：在模型设计中，我们采用了多模态融合策略，结合视觉和文本特征，并引入了一种示例选择策略，以确保输入的相关性和信息量。

📊 实验亮点

在Ego4D、EPIC-Kitchens-55和EGTEA GAZE+数据集上的实验结果表明，ICVL模型在动作预测任务中达到了最先进的性能，具体提升幅度超过了现有方法，验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究在长时间动作预测领域具有广泛的应用潜力，尤其适用于智能监控、机器人导航和人机交互等场景。通过提升对未来动作的预测能力，可以显著改善这些系统的智能化水平和用户体验。

📄 摘要（原文）

Long-term action anticipation (LTA) aims to predict future actions over an extended period. Previous approaches primarily focus on learning exclusively from video data but lack prior knowledge. Recent researches leverage large language models (LLMs) by utilizing text-based inputs which suffer severe information loss. To tackle these limitations single-modality methods face, we propose a novel Intention-Conditioned Vision-Language (ICVL) model in this study that fully leverages the rich semantic information of visual data and the powerful reasoning capabilities of LLMs. Considering intention as a high-level concept guiding the evolution of actions, we first propose to employ a vision-language model (VLM) to infer behavioral intentions as comprehensive textual features directly from video inputs. The inferred intentions are then fused with visual features through a multi-modality fusion strategy, resulting in intention-enhanced visual representations. These enhanced visual representations, along with textual prompts, are fed into LLM for future action anticipation. Furthermore, we propose an effective example selection strategy jointly considers visual and textual similarities, providing more relevant and informative examples for in-context learning. Extensive experiments with state-of-the-art performance on Ego4D, EPIC-Kitchens-55, and EGTEA GAZE+ datasets fully demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method.