StepFormer: Fortschritt beim Lernen mit Unterrichtsvideos

Anleitungsvideos sind eine gängige Methode, um neue Fähigkeiten zu lernen, indem man anderen zuschaut, wie sie eine Aufgabe erledigen. Diese Videos können viele Aktionen abdecken, wie kochen, Möbel zusammenbauen oder ein Auto reparieren. Das Problem ist jedoch, dass diese Videos oft viel irrelevanten Kram enthalten. Meistens sind die wichtigen Schritte kurz und über das Video verstreut, was es schwer macht, die eigentlichen Anweisungen zu finden.

Um das Lernen aus diesen Videos zu verbessern, brauchen wir eine Möglichkeit, genau festzustellen, wann wichtige Anweisungen gegeben werden. Dieser Prozess wird als Schlüssel-Schritt-Lokalisierung bezeichnet. Traditionelle Methoden zur Auffindung dieser Schlüsselschritte erfordern in der Regel menschliche Eingaben, um jeden Schritt zu kennzeichnen, was für grosse Videosammlungen nicht praktisch ist. Deshalb gibt es einen wachsenden Bedarf an automatisierten Methoden zur Erkennung und Lokalisierung von Schlüsselschritten in Anleitungsvideos ohne menschliches Eingreifen.

#Die Herausforderung

Eine grosse Herausforderung bei Anleitungsvideos aus dem Internet ist deren Länge und Rauschen. Viele Videoframes stehen nicht im Zusammenhang mit der Hauptaufgabe. Zum Beispiel könnte es lange Einführungen, unnötige Aufnahmen von Menschen, die reden, oder sogar Werbung geben. Daher konzentrieren sich viele aktuelle Studien darauf, die tatsächlichen Anleitungsschritte, manchmal als Schlüssel-Schritte bezeichnet, unter dem irrelevanten Inhalt zu identifizieren.

Zum Beispiel, wenn die Aufgabe darin besteht, einen Kuchen zu backen, könnten die Schlüsselschritte das Zerbrechen von Eiern, das Hinzufügen von Zucker, das Hinzufügen von Mehl und das Mischen aller Zutaten sein. Einfach gesagt, wir brauchen eine Methode, die den überflüssigen Kram herausfiltert und sich nur auf die notwendigen Aktionen konzentriert.

#Traditionelle Ansätze

In der Vergangenheit haben Forscher verschiedene Methoden benutzt, um diese Schlüsselschritte zu lokalisieren. Vollständig überwachte Methoden benötigten detaillierte Anmerkungen für jedes Video, was bedeutete, dass jemand das gesamte Video anschauen und notieren musste, wann jede Anweisung gegeben wurde. Diese Art der Kennzeichnung ist kostspielig und zeitaufwendig.

Auf der anderen Seite benötigen schwach überwachte Ansätze weniger Aufwand, indem sie teilweise Informationen verwenden. Zum Beispiel nutzen einige Methoden eine Liste möglicher Schritte, die im Video sein könnten, obwohl jemand immer noch Teile davon ansehen muss, um den Inhalt zu bestimmen.

Unüberwachte Methoden zielen darauf ab, Schlüsselschritte zu entdecken und zu lokalisieren, ohne vorherige Kenntnisse über das Video zu benötigen. Diese Methoden können vorteilhafter sein, da sie keine kostspielige und manchmal mehrdeutige Kennzeichnung erfordern. Allerdings waren frühere unüberwachte Methoden darauf angewiesen, die Gesamtaufgabe des Videos während des Trainings zu kennen, was bedeutete, dass sie nicht ganz unabhängig waren.

Die meisten dieser Methoden wurden für kleinere Datensätze entwickelt, was sie für grössere Sammlungen von Anleitungsvideos unpraktisch machte. Daher ist der aktuelle Stand der Schritt-Erkennung und Lokalisierungstechniken nicht für grossangelegte Anwendungen geeignet.

#Unsere Lösung

Um diese Probleme anzugehen, stellen wir ein neues Modell namens StepFormer vor. Dieses Modell ist selbstüberwachend, was bedeutet, dass es aus Daten lernt, ohne menschliche Hilfe zu benötigen. Statt sich auf detaillierte Anmerkungen zu verlassen, nutzt StepFormer die automatisch generierten Untertitel, die mit Anleitungsvideos geliefert werden, als einzige Informationsquelle.

StepFormer verwendet eine einzigartige Architektur basierend auf einem Transformer-Decoder. Es hat Eingabefragen gelernt, die es ihm ermöglichen, sich auf wichtige Videosegmente zu konzentrieren und die Schlüsselschritte festzuhalten, während sie im Video erscheinen. Der Trainingsprozess erfolgt an einem grossen Datensatz von Anleitungsvideos ohne menschliche Aufsicht.

In der Trainingsphase nutzt StepFormer die Untertitel, um die Abfolge der gesprochenen Anweisungen zu identifizieren. Um sicherzustellen, dass die Anweisungen korrekt mit dem Videoinhalt übereinstimmen, implementieren wir eine Methode, die irrelevante Phrasen herausfiltert. Unsere Ergebnisse zeigen, dass dieses Modell deutlich besser abschneidet als frühere Methoden bei der Erkennung und Lokalisierung von Schritten über mehrere herausfordernde Benchmarks hinweg.

#So funktioniert StepFormer

StepFormer nimmt ein unbearbeitetes Video als Eingabe und gibt eine Abfolge von Schlüsselschritten aus. Das Modell benötigt nur das Video für diesen Prozess, was bedeutet, dass es ohne zusätzliche Beschreibungen oder Texte arbeiten kann. Es identifiziert effektiv eine geordnete Reihe von Schritten und platziert sie genau im Zeitverlauf des Videos.

Wenn wir beobachten, wie jemand eine Aufgabe erledigt, wie das Backen oder das Reparieren eines Reifens, erfassen wir die wesentlichen Schritte, die sie unternehmen, um das Ergebnis zu erzielen. Anleitungsvideos bieten eine reiche Informationsquelle für Menschen und Maschinen, um diese prozeduralen Aktionen zu lernen.

Neueste Bemühungen konzentrierten sich darauf, Datensätze von Anleitungsvideos für verschiedene Video-Verstehensaufgaben zu erstellen, was deren potenziellen Nutzen unterstreicht. Das Problem bleibt jedoch, dass die langen und manchmal irrelevanten Inhalte dieser Videos es schwierig machen, die entscheidenden Anweisungen zu erkennen.

Um dem entgegenzuwirken, lernt StepFormer, nicht wesentliche Frames zu ignorieren und sich auf die relevanten Aufgabenabschnitte zu konzentrieren, wodurch es die Schlüsselschritte besser erkennt.

#Selbstüberwachtes Lernen

StepFormer benötigt keine menschlichen Anmerkungen, was es skalierbar und effektiv macht, wenn man mit grossen Datensätzen arbeitet. Wir trainieren es mit einem Datensatz von Anleitungsvideos und verlassen uns auf die automatisch generierten Untertitel.

Die Funktionsweise von StepFormer besteht darin, dass es seine gelernten Fragen nutzt, um sich auf wichtige Segmente im Video zu konzentrieren. Wenn das Modell auf ein Video trifft, verarbeitet es dieses durch den Transformer-Decoder und erfasst die Schlüsselschritte dabei.

Um sicherzustellen, dass die Schritte in der richtigen Reihenfolge sind, verwenden wir eine spezielle Verlustfunktion, die die zeitlichen Beziehungen der gelernten Schritte im Verhältnis zu den Untertiteln betrachtet. Da Untertitel oft rauschen und möglicherweise nicht perfekt mit dem Video übereinstimmen, nutzen wir einen Ansatz, der es uns erlaubt, schlecht passende Phrasen zu ignorieren und nur die relevanten herauszuhalten.

Sobald StepFormer trainiert ist, zeigt es vielversprechende Ergebnisse bei der genauen Lokalisierung von Schlüsselschritten. Es wurde an verschiedenen Benchmarks getestet und hat frühere Methoden übertroffen, was seine Effektivität in diesem Bereich anzeigt.

#Bewertung von StepFormer

Um zu bewerten, wie gut StepFormer funktioniert, haben wir es an drei Standard-Benchmarks für Anleitungsvideos getestet. Das Modell konnte Schritte erkennen und lokalisieren, ohne spezifische Anpassungen für die jeweiligen Datensätze zu benötigen.

Unsere Experimente zeigten, dass StepFormer besonders gut darin ist, die richtigen Schritte in Videos zu finden, sogar bei herausforderndem Inhalt. Es zeigt nicht nur gute Leistungen in Standard-Einstellungen, sondern auch eine einzigartige Fähigkeit zur Zero-Shot-Lokalisierung, das heisst, es kann Schritte aus einer schriftlichen Beschreibung identifizieren, ohne zusätzliches Training an diesem spezifischen Datensatz.

#Vergleiche mit früheren Arbeiten

StepFormer wurde mit anderen aktuellen Methoden auf diesem Gebiet verglichen, die auf unterschiedlichen Graden der Aufsicht basieren. Einige Modelle erfordern Training an beschrifteten Datensätzen mit spezifischen Aufgabeninformationen, während andere nur begrenzte Aufsicht durch Untertitel verwenden.

Während frühere Ansätze Fortschritte gemacht haben, benötigen sie dennoch irgendeine Form von menschlichem Eingreifen, sei es während des Trainings oder der Evaluation. Im Gegensatz dazu arbeitet StepFormer ausschliesslich auf Basis des Anleitungsvideos und seiner Untertitel, was ihm einen erheblichen Vorteil in Bezug auf Skalierbarkeit und Anwendbarkeit verschafft.

#Unüberwachte Schritt-Erkennung

In unserer Bewertung konzentrierten wir uns auf die Fähigkeit von StepFormer, automatisch Schlüsselschritte zu finden und zu lokalisieren, ohne Zugriff auf gekennzeichnete Daten zu haben. Das Modell sagt eine Reihe potenzieller Schlüsselschritte für jedes Video voraus, während es sein Inferenzverfahren nutzt, um die Ergebnisse zu durchsuchen und zu bestimmen, welche Schritte wirklich relevant sind.

Das erreichten wir, indem wir das Video mit den identifizierten Schritten durch unsere Ausrichtungsmethode in Einklang brachten. Dies ermöglichte es uns, eine zeitliche Beziehung zwischen dem Videoinhalt und den vorhergesagten Schritten herzustellen, was zu einem klareren Verständnis führte, wo die wichtigen Aktionen stattfinden.

#Zero-Shot Schlüssel-Schritt-Lokalisierung

Wir haben auch die Fähigkeit von StepFormer untersucht, Zero-Shot-Lokalisierung durchzuführen, wo das Modell Schritte basierend auf natürlichen Sprachbeschreibungen der Aufgaben lokalisiert, ohne zuvor spezielles Training an diesem Datensatz durchlaufen zu haben. Das Modell extrahiert Sequenzen potenzieller Schlüsselschritte und bringt sie mit den entsprechenden tatsächlichen Schritten in Einklang.

Dieser Prozess ermöglicht es uns festzustellen, ob die von StepFormer entdeckten Schritte mit den Erwartungen übereinstimmen, die durch die Beschreibungen gesetzt werden. Unsere Ergebnisse zeigten, dass StepFormer im Vergleich zu konkurrierenden Modellen konstant besser abschnitt und nicht nur seine Effektivität, sondern auch seine Praktikabilität in echten Anwendungen unter Beweis stellte.

#Fazit

Die Entwicklung von StepFormer stellt einen bemerkenswerten Fortschritt im Bereich des Video-Verstehens dar, insbesondere im Kontext von Anleitungsvideos. Durch die Nutzung von selbstüberwachtem Lernen und die Kombination von Videoinhalten mit automatisch generierten Untertiteln findet StepFormer erfolgreich Schlüsselschritte und lokalisierte sie, ohne menschliche Anmerkungen zu benötigen.

Die Leistung dieses Modells an einer Vielzahl von Benchmarks zeigt sein Potenzial für breitere Anwendungen und bietet eine dringend benötigte Lösung für Aufgaben, die grosse Datensätze involvieren. Das Auftreten von Techniken wie StepFormer könnte den Weg für weitere Forschungen im Bereich des Video-Verstehens ebnen und es sowohl Maschinen als auch Menschen ermöglichen, von dem umfangreichen Reichtum an Anleitungsmaterial online zu profitieren.

Wir sind überzeugt, dass die Ergebnisse, die StepFormer zeigt, eine neue Benchmark für unüberwachte Schlüssel-Schritt-Lokalisierung setzen und Türen für zukünftige Fortschritte in diesem Bereich öffnen. Der Ansatz vereinfacht nicht nur den Prozess des Verstehens prozeduraler Aufgaben, sondern hat auch erhebliche Auswirkungen auf das breitere Feld der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.

Wir sind entschlossen, den Code für StepFormer freizugeben, um weitere Erkundungen und Innovationen in der Community zu fördern. Die Fähigkeiten dieses Modells unterstreichen die Wichtigkeit, wie wir aus Videos lernen, und machen den Prozess für jeden effizienter und zugänglicher.