Comparing Learning Paradigms for Egocentric Video Summarization

📄 arXiv: 2506.21785v1 📥 PDF

作者: Daniel Wen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-06-26

💡 一句话要点

比较学习范式以提升第一人称视频摘要效果

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 第一人称视频 视频摘要 计算机视觉 提示微调 监督学习 无监督学习 模型比较

📋 核心要点

  1. 现有视频摘要方法在处理第一人称视频时效果不佳，无法有效适应其独特的视角和内容特征。
  2. 本研究比较了监督学习、无监督学习和提示微调三种学习范式，提出了使用GPT-4o模型进行第一人称视频摘要的思路。
  3. 实验结果表明，经过提示微调的GPT-4o模型在第一人称视频摘要任务中表现优于传统的专业模型，显示出更好的适应性。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了多种计算机视觉范式——监督学习、无监督学习和提示微调，评估其理解和解读第一人称视频数据的能力。我们具体考察了Shotluck Holmes（最先进的监督学习）、TAC-SUM（最先进的无监督学习）和GPT-4o（经过提示微调的预训练模型），评估它们在视频摘要中的有效性。结果显示，现有的最先进模型在第一人称视频上的表现不如第三人称视频，突显了在第一人称视频领域进一步发展的必要性。值得注意的是，经过提示微调的通用GPT-4o模型在性能上超越了这些专业模型，强调了现有方法在适应第一人称视角独特挑战方面的局限性。尽管由于资源限制，我们的评估仅在Ego-Exo4D数据集中小部分第一人称视频上进行，但本研究的主要目标是提供一个全面的概念验证分析，旨在推动计算机视觉技术在第一人称视频中的应用。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有视频摘要方法在第一人称视频处理中的不足，特别是它们在理解和解读第一人称视角数据时的局限性。现有方法在这一领域的表现不如在第三人称视频中的效果。

核心思路：本研究的核心思路是比较不同的学习范式，包括监督学习、无监督学习和提示微调，特别是通过提示微调的GPT-4o模型，来探索其在第一人称视频摘要中的有效性。这样的设计旨在验证通用模型在特定任务中的适应性。

技术框架：研究首先选取了三种模型（Shotluck Holmes、TAC-SUM和GPT-4o），然后在Ego-Exo4D数据集上进行评估。通过对比不同模型在第一人称视频摘要任务中的表现，分析其优缺点。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用经过提示微调的GPT-4o模型，其在第一人称视频摘要任务中的表现超越了传统的专业模型，显示出更强的适应性和灵活性。

关键设计：在实验中，关键参数包括模型的微调策略、损失函数的选择以及网络结构的设计，确保模型能够有效捕捉第一人称视频的特征。

📊 实验亮点

实验结果显示，经过提示微调的GPT-4o模型在第一人称视频摘要任务中表现优于传统的Shotluck Holmes和TAC-SUM模型，具体提升幅度未知，强调了现有方法在这一领域的局限性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、虚拟现实、增强现实等场景，能够帮助提升第一人称视频的处理和理解能力，具有重要的实际价值。未来，随着技术的进步，可能会推动更多基于第一人称视角的应用发展。

📄 摘要（原文）

In this study, we investigate various computer vision paradigms - supervised learning, unsupervised learning, and prompt fine-tuning - by assessing their ability to understand and interpret egocentric video data. Specifically, we examine Shotluck Holmes (state-of-the-art supervised learning), TAC-SUM (state-of-the-art unsupervised learning), and GPT-4o (a prompt fine-tuned pre-trained model), evaluating their effectiveness in video summarization. Our results demonstrate that current state-of-the-art models perform less effectively on first-person videos compared to third-person videos, highlighting the need for further advancements in the egocentric video domain. Notably, a prompt fine-tuned general-purpose GPT-4o model outperforms these specialized models, emphasizing the limitations of existing approaches in adapting to the unique challenges of first-person perspectives. Although our evaluation is conducted on a small subset of egocentric videos from the Ego-Exo4D dataset due to resource constraints, the primary objective of this research is to provide a comprehensive proof-of-concept analysis aimed at advancing the application of computer vision techniques to first-person videos. By exploring novel methodologies and evaluating their potential, we aim to contribute to the ongoing development of models capable of effectively processing and interpreting egocentric perspectives.