Fortschritte bei Techniken zur Video-Frage-Antworten

Video Question Answering (VideoQA) ist eine echt knifflige Aufgabe, bei der ein Computer-Modell Fragen zu einem Video beantworten muss, indem es sich verschiedene Teile des Videos anschaut und versteht, wie die Objekte im Laufe der Zeit miteinander interagieren. Das wird noch schwieriger mit Datensätzen wie NExT-QA, die sich auf Fragen zu Ursache und Zeit konzentrieren. Frühere Methoden haben oft entweder eine begrenzte Auswahl an Video-Teilen verwendet oder Techniken, die sich mit Ursache-Wirkungs-Beziehungen beschäftigt haben, kombiniert mit Vollvideo-Features, um die NExT-QA-Aufgabe zu bewältigen.

In dieser Arbeit werden die Schwächen dieser früheren Methoden untersucht und Verbesserungen in vier neuen Bereichen vorgeschlagen, um den NExT-QA-Datensatz besser zu nutzen. Die vorgeschlagenen Methoden zielen darauf ab, die Einschränkungen früherer Bemühungen zu überwinden, indem sie Video-Frames sorgfältig auswählen, Aktionen klar codieren und Herausforderungen einführen, die das Modell zum kritischen Denken anregen. Dadurch haben wir signifikante Verbesserungen in der Testgenauigkeit sowohl für Einzel-Frame- als auch für Vollvideo-Methoden erzielt.

Indem wir unser Verständnis von Videodaten verbessern, kommen wir dem Ziel näher, reale Agenten zu schaffen, die effektiv interagieren können. Frühere Arbeiten wie Visual Question Answering konzentrierten sich darauf, Fragen nur auf Grundlage einzelner Bilder zu beantworten. Videos bringen jedoch zusätzliche Schwierigkeiten mit sich, da sie das Verständnis von Interaktionen erfordern, die über mehrere Frames hinweg stattfinden. Das bedeutet, dass Modelle Ereignisse aus früheren Frames erkennen und herausfinden müssen, wie sich diese Ereignisse auf das, was als Nächstes passiert, auswirken.

Bestehende fortgeschrittene Modelle wie VGT versuchen, Video- und Textinformationen durch komplexe Systeme zu verbinden. Leider können diese Modelle irreführende Beziehungen lernen und sind schwer zu analysieren. Andere Ansätze haben versucht, die Stabilität nicht-kausaler Video-Frames und die Variabilität kausaler Frames zu nutzen, um Vorhersagen zu verbessern. Diese Methoden haben jedoch oft nicht die Fähigkeit, sich an neue Situationen anzupassen, wobei die menschliche Leistungsfähigkeit weit besser ist.

Einige Ansätze wie ClipBERT verlassen sich darauf, nur ausgewählte Informationen aus dem Gesamtvideo zu verwenden, was die Aufgaben einfacher zu berechnen macht. Kürzlich wurde die Atemporal Probe (ATP) eingeführt, um das wichtigste Frame auszuwählen, das für die Beantwortung von Fragen zu Videos benötigt wird. Für Datensätze wie NExT-QA, die sich auf kausale und temporale Fragen konzentrieren, stellte sich jedoch heraus, dass die Verwendung des gesamten Videos entscheidend war.

Wir können frühere Methoden in zwei Gruppen kategorisieren: solche, die auf Einzel-Frame-Ansätzen beruhen (wie ClipBERT und ATP) und solche, die vollständige Video-Methoden verwenden (einschliesslich IGV, EIGV und VGT). Unser Ziel ist es, die signifikanten Grenzen in beiden Kategorien anzugehen. Basierend auf unserer früheren Analyse haben wir vier Forschungsfragen aufgestellt, um unsere Bemühungen bei der NExT-QA-Aufgabe zu leiten.

#Forschungsfragen

RQ1: Können wir ausgewählte Informationen clever kombinieren, um weniger rechenintensive Methoden wie ATP zu verbessern?

RQ2: Wie können wir Modelle, die auf kausaler Argumentation basieren, wie EIGV, durch Techniken des harten Negativ-Mining stärken?

RQ3: Ist es möglich, die Art und Weise zu verbessern, wie Video-Repräsentationen mit Fragen übereinstimmen, indem wir nützliche Informationen über Aktionen und Beschreibungen extrahieren?

RQ4: Wie identifizieren wir effizient die besten Frames oder Clips, die in Einzel-Frame-Methoden ausgewählt werden müssen, um das Verlieren kritischer Informationen zu vermeiden?

Durch unsere Forschung tragen wir zu VideoQA bei, indem wir verschiedene Modelle und Techniken vorschlagen, um diese Fragen zu adressieren.

#Vorgeschlagene Methoden

Mit nur Einzel-Frame-Berechnungen haben wir das PCMA-Modell entwickelt, um die Lücken zwischen ATP- und VGT-Methoden zu schliessen. PCMA kann leicht auf jedes Modell angewendet werden, das multimodale Fusionsschichten verwendet.

Wir schlagen auch eine Methode zur Verbesserung von Video-Features vor, indem wir herausragende Aktionen und Beschreibungen durch unseren MAR-Prozess erkennen. Diese verfeinerten Video-Features können dann in verschiedenen Modellen, einschliesslich EIGV und ATP, mit minimalen Anpassungen verwendet werden.

Ein weiterer wichtiger Beitrag besteht darin, die Nachteile der Verwendung zufälliger Video-Segmente für die Robustheit hervorzuheben. Wir schlagen vor, die MRI-Pipeline mit der MNSE-Methode zu verwenden, um harte Kontrastbeispiele zu erstellen, was auch dazu beigetragen hat, unsere Endergebnisse zu verbessern.

Zusätzlich erkunden wir, wie verstärkendes Lernen und Lehrer-Schüler-Frameworks zur intelligenten Inhaltsauswahl genutzt werden können, ohne wichtige Informationen zu opfern. Insgesamt haben wir eine signifikante Genauigkeitsverbesserung von 6,3 % für Einzel-Frame-Modelle durch eine Kombination der PCMA- und MAR-Methoden erzielt. Ausserdem haben wir mit den MAR- und MRI-Techniken bei vollständigen Video-Modellen eine Spitzenleistung von 1,1 % im NExT-QA-Datensatz erreicht.

#Verwandte Arbeiten

#Invariant Learning

Dieses Konzept wird als Möglichkeit untersucht, wie Modelle sich besser an Daten anpassen können, die anders sind als die, auf denen sie trainiert wurden. Für Aufgaben wie VideoQA hilft invariant learning beim visuellen Verständnis, besonders beim Erkennen von Beziehungen innerhalb von Video-Frames, die sich im Laufe der Zeit ändern.

#Contrastive Learning

Wir haben untersucht, wie kontrastrative Verluste zur Entwicklung besserer Interventionsmechanismen beitragen können. Traditionelle kontrastive Verluste können entweder auf einzelne Elemente fokussieren oder Clustering beinhalten. Verschiedene Ansätze im kontrastiven Lernen zielen darauf ab, Video-Features zu bewahren, die sich über die Zeit ändern, indem sie negative Samples aus nicht-überlappenden Teilen desselben Videos verwenden. Das kann helfen, falsche Assoziationen zwischen Sprachen und visuellen Inhalten zu reduzieren.

#Grounded Video Representation

Frühere Arbeiten versuchten, Wissen über Ursachen mithilfe natürlicher Sprache zu extrahieren. In Videos hat kausales Denken Anwendungen in vielen Bereichen, einschliesslich der Bilderkennung und der Aktionsidentifikation. Multimodale Methoden wie Uniter, Vilbert und Videobert haben versucht, visuelle und semantische Informationen in ihre Repräsentationen durch überwachte oder schwach überwachte Methoden zu kodieren.

Soweit uns bekannt ist, kombiniert unser Ansatz die Aggregation von Frames in Videos, um Informationsverlust in Einzel-Frame-Methoden zu verhindern. Darüber hinaus verbessern wir Video-Interventionen durch hartes Mining ähnlicher Szenen und effektives Sampling von Frames, um den Informationsgewinn zu maximieren.

#Detaillierter Ansatz

In unserem Ansatz beschreiben wir die VideoQA-Aufgabe und erläutern die Komponenten, die wir vorschlagen, um unsere Forschungsfragen zu beantworten. Gegeben sind ein Video, eine Frage und Antwortmöglichkeiten, mit dem Ziel, ein multimodales Framework zu verwenden, um die richtige Antwort vorherzusagen, indem wir das erwartete Risiko minimieren.

#Pairwise Cross Modal Aggregation (PCMA)

Wir kategorisieren VideoQA-Modelle in frame-basierte und clip-basierte Methoden. Die hier beschriebenen Elemente zielen darauf ab, die weniger rechenintensiven frame-basierten Methoden zu verbessern. Zuerst ziehen wir Frame gleichmässig oder zufällig als Eingaben für VideoQA. ATP verwendet alle Frames, konzentriert sich jedoch darauf, das relevanteste Frame für die Beantwortung von Fragen zu identifizieren. Wir glauben, dass dieses extreme Sampling zu einem signifikanten Informationsverlust führt.

Um dies zu vermeiden, schlagen wir das PCMA-Modell vor. Wir führen Komponenten ein wie:

• Temporal Encoder: Wir verwenden Zeitstempel, um den Zeitpunkt jedes Frames zu erfassen, was für die Beantwortung kausaler und temporaler Fragen entscheidend ist.

• Component Encoder: Ähnlich wie Segment-Encoder in anderen Modellen verwenden wir einen dichten Encoder, um zwischen verschiedenen Video-Komponenten zu unterscheiden.

• Cross-modal Residual: Wir schlagen eine paarweise crossmodale Aufmerksamkeitsmethode vor, bei der jede Komponente als Abfrage agiert und andere als Schlüssel und Werte in diesem Aufmerksamkeitsmodul verwendet.

• Video Aggregator: Nach der Ausführung der PCMA-Blöcke verwenden wir die finalen Repräsentationen, um die Scores für verschiedene Video-Teile basierend auf ihrer Relevanz zu bewerten.

• Answer Scorer: Schliesslich führen wir einen Cosinus-Ähnlichkeitscheck durch, um festzustellen, welche Antwortmöglichkeit am besten mit der bedingten Video-Repräsentation übereinstimmt.

#Multimodal Action Grounding (MAG)

Dieses Modul konzentriert sich auf die Aktionskennung und die Videobeschreibung, was für den NExT-QA-Datensatz entscheidend ist, der häufig aus beschreibenden, kausalen und temporalen Fragen besteht. Der MAG-Prozess umfasst:

• Action Recognition: Der erste Schritt besteht darin, Aktionen im Video zu erkennen. Dies wird als eine hochgradige Video-Klassifizierungsaufgabe modelliert.

• Video Description: Wir generieren Videobeschreibungen mithilfe fortschrittlicher Modelle und ergänzen sie mit Aktionsetiketten, um den Video-Kontext zu verankern.

• Video Grounding: In diesem Schritt werden Aktionsetiketten und Videobeschreibungen miteinander verknüpft, um multimodales Video-Grounding zu verarbeiten.

• Frame Selection and Feature Extraction: Wir wählen Frames basierend auf Salienz-Werten aus dem Video aus, um die Rechenkosten zu reduzieren und gleichzeitig relevante Informationen beizubehalten.

#Multimodal Robust Intervener (MRI)

Diese Methode verbessert VideoQA, indem sie das Modell anleitet, sich auf die kausalen Teile des Videos zu konzentrieren. Der Prozess beinhaltet:

• Intervention Pipeline: Wir verwenden eine Mischung aus zwei Videos, um neue zu generieren und bewirken Veränderungen im gemischten Video.

• Multimodal Nearest-Scene Intervention: In dieser Methode identifizieren wir ähnliche Szenen effizient und generieren robustere Beispiele, um irreführende Korrelationen zu vermeiden.

#Smart Sub-part Sampler (S3)

Zusätzlich zu den Frame-Sampling-Techniken, die im MAG verwendet werden, schlagen wir auch zwei weitere Möglichkeiten vor, um intelligentes Video-Sampling durchzuführen.

• Teacher-Student Sampler: Diese Methode bewertet Frames aus einem Pool von Video-Clips und wählt die besten Frames zur Verarbeitung aus.

• Reinforcement Learning für VideoQA: Anstatt eine mehrstufige Methode zu verwenden, betrachten wir VideoQA als eine End-to-End-Verstärkungslernaufgabe.

#Experimentelles Setup

Alle unsere Experimente nutzen den NExT-QA-Datensatz, der 5.440 Videos mit einer durchschnittlichen Länge von 44 Sekunden und insgesamt 52.000 Frage-Antwort-Paaren enthält. Dieser Datensatz stellt Modelle vor die Herausforderung, sowohl kausale als auch temporale Argumentation basierend auf Video-Frames durchzuführen.

#Multimodale Baselines

Wir beschreiben kurz drei Basis-Methoden, die zuvor die NExT-QA-Aufgabe angegangen sind.

• Atemporal Probe: Dieses Modell untersucht, ob die Verwendung mehrerer Frames für die Beantwortung von Fragen notwendig ist.

• EIGV: Dieses Modell konzentriert sich darauf, relevante und irrelevante Teile des Videos zu identifizieren, um sicherzustellen, dass das Modell konsistent in seinen Vorhersagen bleibt.

• VGT: Dieses neuere Modell verwendet Objekterkennung, um Beziehungen zwischen Objekten zu analysieren und erkennt deren Interaktionen mithilfe grafischer Repräsentationen.

Jede unserer vorgeschlagenen Methoden kombiniert sich mit diesen Baselines, um die Leistung zu verbessern.

#Ergebnisse und Diskussion

Wir präsentieren verschiedene Analysen der vorgeschlagenen Methoden durch quantitative, qualitative und Ablationsstudien. Das vorgeschlagene PCMA-Modell hat ATP deutlich übertroffen, während die MAR- und MRI-Komponenten die Leistung von EIGV um bemerkenswerte Margen verbessert haben.

#Effektivität der PCMA-Aggregation

Unsere Analyse zeigt die Verbesserungen, die durch PCMA gegenüber ATP erzielt wurden. Wir fanden heraus, dass die Vorteile von PCMA darin bestehen, dass es sich auf crossmodale Aufmerksamkeit und Video-Informationsaggregation fokussiert, anstatt auf die Beschränkung auf Einzel-Frame-Sampling. Die Ergebnisse zeigten einen robusten Leistungsanstieg und verdeutlichten die Notwendigkeit besserer Aggregationsmethoden.

#Minderung von Sampling-Bias

Die Verwendung traditioneller Sampling-Methoden kann Bias einführen, was zu geringerer Anpassungsfähigkeit in Tests führt. Durch das Aufteilen von Videos in mehr Segmente und das zufällige Sampling daraus beobachteten wir verbesserte Testgenauigkeit.

#Beiträge des MAR-Moduls

Das MAR-Modul erzeugte effektiv bedeutungsvolle Repräsentationen aus Videos, was zu einer besseren Leistung in nachgelagerten Aufgaben beitrug. Die Integration von MAR mit PCMA führte zu konsistenten Verbesserungen in den Experimenten.

#Verbesserung der Robustheit mit MRI

Das Prinzip hinter MRI beruht darauf, kausale Komponenten genau zu identifizieren. Unsere Analysen zeigten, dass durch die MNSE-Methodik gestaltete Interventionen zu zuverlässigeren Ergebnissen führten.

#Kombination von Komponenten

Bei der Kombination des MAR-Moduls mit den Basis- und Interventionsmethoden beobachteten wir bemerkenswerte Leistungsverbesserungen. Dies betont, wie das Verankern von Aktionsdaten die Gesamtmodelleffektivität steigert.

#Testen der Anzahl der nächsten Nachbarn

Wir testeten auch verschiedene Zahlen der nächsten Nachbarn während der Interventionen. Dieses Experiment zeigte, dass beschreibende Fragen empfindlicher auf Veränderungen reagierten, während temporale Fragen besser mit spezifischen Konfigurationen abschnitten.

#Herausforderungen mit dem VGT-Modell

Eine besondere Beobachtung ergab sich aus Experimenten mit VGT, die zeigten, dass bei der Anpassung zur Integration mit PCMA die Leistung abnahm. Diese Erkenntnis hebt die Notwendigkeit hervor, bei der Verknüpfung unterschiedlicher Modellkomponenten sorgfältig vorzugehen.

#Fazit

Durch diese Arbeit haben wir wichtige Forschungsfragen beantwortet und aufgezeigt, wie verschiedene Techniken die VideoQA-Aufgaben verbessern können. Durch die Nutzung von PCMA und aktionsverankerten Video-Repräsentationen haben wir die Leistung im NExT-QA-Datensatz signifikant verbessert. Diese Beiträge, einschliesslich verbesserter Robustheit und Spitzenleistungen, bilden eine solide Grundlage für zukünftige Studien im Bereich VideoQA.

Wir planen, unsere Ansätze auf andere VideoQA-Datensätze auszudehnen und potenzielle Herausforderungen zu adressieren, die in unserer Analyse aufgezeigt wurden. Während wir weiterhin unsere Methoden verfeinern, streben wir an, weitere Fortschritte in intelligenten Sampling-Techniken zur Verbesserung der Modelleffizienz zu erkunden.