MF2Summ: Multimodal Fusion for Video Summarization with Temporal Alignment

📄 arXiv: 2506.10430v1 📥 PDF

作者: Shuo wang, Jihao Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-12

💡 一句话要点

提出MF2Summ以解决视频摘要中的多模态信息融合问题

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

关键词: 视频摘要 多模态融合 跨模态学习 特征提取 自注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有视频摘要方法多依赖单一模态，无法全面捕捉视频的语义信息，导致摘要效果不佳。
  2. MF2Summ通过整合视觉和听觉信息，采用跨模态Transformer和自注意力机制，有效建模模态间依赖关系。
  3. 在SumMe和TVSum数据集上的实验结果显示，MF2Summ在F1分数上显著优于DSNet等其他先进方法。

📝 摘要（中文）

随着在线视频内容的快速增长，有效的视频摘要技术变得愈发重要。传统方法通常依赖单一模态（通常是视觉），难以捕捉视频的全部语义丰富性。本文提出了MF2Summ，这是一种基于多模态内容理解的新型视频摘要模型，整合了视觉和听觉信息。MF2Summ采用五个阶段的处理流程：特征提取、跨模态注意力交互、特征融合、片段预测和关键镜头选择。实验结果表明，MF2Summ在SumMe和TVSum数据集上表现出色，F1分数分别比DSNet模型提高了1.9%和0.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统视频摘要方法在多模态信息融合方面的不足，尤其是如何有效捕捉视频的视觉和听觉信息。现有方法往往只依赖视觉模态，导致信息丢失和摘要质量下降。

核心思路：MF2Summ的核心思路是通过多模态融合，结合视觉和听觉信息，利用跨模态注意力机制来建模模态间的依赖关系和时间对应性，从而提升摘要的语义丰富性和准确性。

技术框架：MF2Summ的整体架构包括五个主要阶段：特征提取（使用预训练的GoogLeNet提取视觉特征和SoundNet提取听觉特征）、跨模态注意力交互、特征融合、片段预测以及关键镜头选择。

关键创新：MF2Summ的创新在于引入了跨模态Transformer和对齐引导的自注意力Transformer，这种设计能够有效捕捉模态间的复杂关系，显著提升了视频摘要的效果。

关键设计：在特征提取阶段，视觉特征通过GoogLeNet提取，听觉特征通过SoundNet提取。关键镜头选择使用非极大值抑制（NMS）和内核时间分割（KTS）算法，确保选出的镜头在时间和语义上都具有重要性。实验中还优化了模型的参数设置和损失函数，以提高性能。

📊 实验亮点

MF2Summ在SumMe和TVSum数据集上的实验结果显示，其F1分数分别比DSNet模型提高了1.9%和0.6%。该模型在与其他先进方法的对比中表现出色，证明了其在多模态视频摘要任务中的有效性和竞争力。

🎯 应用场景

MF2Summ的研究成果在视频内容管理、社交媒体平台、教育视频摘要等领域具有广泛的应用潜力。通过有效提取和总结视频中的关键信息，能够帮助用户快速获取所需内容，提升信息获取的效率。此外，该模型的多模态融合方法也可为其他领域的多模态学习提供借鉴。

📄 摘要（原文）

The rapid proliferation of online video content necessitates effective video summarization techniques. Traditional methods, often relying on a single modality (typically visual), struggle to capture the full semantic richness of videos. This paper introduces MF2Summ, a novel video summarization model based on multimodal content understanding, integrating both visual and auditory information. MF2Summ employs a five-stage process: feature extraction, cross-modal attention interaction, feature fusion, segment prediction, and key shot selection. Visual features are extracted using a pre-trained GoogLeNet model, while auditory features are derived using SoundNet. The core of our fusion mechanism involves a cross-modal Transformer and an alignment-guided self-attention Transformer, designed to effectively model inter-modal dependencies and temporal correspondences. Segment importance, location, and center-ness are predicted, followed by key shot selection using Non-Maximum Suppression (NMS) and the Kernel Temporal Segmentation (KTS) algorithm. Experimental results on the SumMe and TVSum datasets demonstrate that MF2Summ achieves competitive performance, notably improving F1-scores by 1.9\% and 0.6\% respectively over the DSNet model, and performing favorably against other state-of-the-art methods.