Une nouvelle méthode améliore le questionnement vidéo

La question de réponse vidéo (VideoQA) est une tâche qui consiste à répondre à des questions basées sur le contenu d'une vidéo. C'est important pour plein d'applications dans le monde réel comme les voitures autonomes, les robots et les moteurs de recherche. Pour réussir en VideoQA, il faut bien comprendre les activités complexes dans les vidéos, qui incluent des actions simples (comme ramasser un objet) et des événements plus larges (comme célébrer une fête).

#Le Défi

On a fait des progrès récents avec des modèles qui allient compréhension du langage et des visuels. Des modèles comme CLIP et LLaVA ont montré de bonnes performances sur des séquences vidéo. Cependant, ils ont souvent du mal à comprendre le contexte des événements qui sont composés de plusieurs actions sur de longues vidéos. C'est un gros obstacle parce que ces modèles peuvent rater des liens entre les actions qui se passent dans le temps.

#Notre Approche

Pour résoudre ces problèmes, on propose une autre façon de traiter les vidéos. Au lieu de regarder les vidéos image par image, on transforme une longue séquence vidéo en une seule image qui représente la vidéo sous forme de grille. Ça permet au modèle de se concentrer sur le contexte visuel global au lieu de se perdre dans des images individuelles.

En utilisant cette image en grille, on affîne le modèle LLaVA, qui combine un modèle de compréhension visuelle avec un modèle de langage. Ce fine-tuning aide le modèle à mieux répondre aux questions sur les vidéos.

#Résultats Expérimentaux

On a testé notre méthode sur deux tâches de VideoQA, STAR et NExTQA. Notre approche a obtenu des résultats impressionnants, avec un score de 78,4 % sur la tâche NExTQA. Ce score est 2,8 points plus élevé que le meilleur score précédemment rapporté.

#Travaux Connexes

Les modèles existants qui relient le langage et les visuels utilisent généralement un processus en deux étapes. D'abord, ils alignent les caractéristiques visuelles avec les caractéristiques linguistiques. Ensuite, ils sont entraînés à suivre des instructions qui incluent du texte et des images. Notre approche s'appuie sur cette idée mais se concentre spécifiquement sur le contenu vidéo.

Des modèles comme Video-LLaVA et Video-ChatGPT ont aussi travaillé sur l'alignement vidéo-texte, mais ils manquent souvent de capturer le contexte plus large nécessaire pour une compréhension à long terme. Notre objectif est de se concentrer sur l'ensemble de la scène vidéo plutôt que sur des actions individuelles, ce qui peut mener à une meilleure compréhension des événements.

#Traitement Vidéo de Haut en Bas

Pour mettre en œuvre notre stratégie de traitement vidéo, on échantillonne des images de la vidéo en fonction de ses métadonnées, comme le taux de fréquence d'images. On divise ensuite ces images en intervalles et on sélectionne les images du milieu de chaque intervalle. Ça nous permet de créer une image en grille pour que le modèle puisse la traiter.

On utilise différentes tailles d'images en grille selon le jeu de données. Pour des études de cas, on a trouvé que nos images en grille amélioraient significativement la performance en matière de compréhension comparé à des images choisies au hasard. Utiliser une grille bien structurée aide le modèle à capter un contexte visuel plus précis.

#Entraînement avec le Modèle LLaVA

On a ajusté le modèle LLaVA pour des tâches de VideoQA en utilisant les images en grille. Notre méthode consistait à redimensionner les images en grille, à les intégrer en petits morceaux, et à alimenter cette info dans le modèle. On a aussi ajouté les questions des utilisateurs et les options en tant qu'entrées textuelles.

Pendant l'entraînement, on s'est concentré sur le fait que le modèle sorte la bonne lettre correspondante à la bonne réponse plutôt que d'expliquer pourquoi il est arrivé à cette réponse. Cette approche directe simplifie la sortie mais peut limiter la capacité du modèle à fournir des raisonnements.

#Évaluations et Évaluations

On a évalué notre méthode sur les tâches STAR et NExTQA, qui sont connues pour leurs questions difficiles nécessitant une compréhension de la séquence d'actions dans les vidéos. Le jeu de données NExTQA contient divers types de questions, y compris des questions causales et descriptives, totalisant plus de 47 000 questions.

Nos résultats montrent que le modèle entraîné avec notre méthode de traitement vidéo de haut en bas a surpassé les modèles précédents de manière significative. Ce succès souligne l'importance de traiter les vidéos dans leur ensemble plutôt que image par image.

#Études de Cas

Pour mieux comprendre comment notre modèle fonctionne, on a regardé des exemples spécifiques du jeu de validation NExTQA.

1. Dans un cas, le modèle a réussi parce que la vidéo changeait beaucoup d'image en image, ce qui lui a permis de saisir facilement le contexte.

2. Dans un autre exemple, le modèle a eu du mal avec des événements de haut niveau parce qu'il n'a pas pu connecter les actions sans formation supplémentaire sur les images en grille.

3. Enfin, les deux modèles ont échoué lorsque les images pertinentes n'ont pas été choisies correctement, montrant que l'extraction de contexte est cruciale.

Grâce à ces exemples, on a appris davantage sur les limites et les forces de notre approche. Bien que notre modèle ait bien performé dans de nombreuses situations, il a parfois eu du mal à fournir des explications, soulignant qu'il y a encore de la marge pour s'améliorer.

#Comparaison des Approches

On a mené une étude d'ablation pour tester l'efficacité de l'utilisation d'images en grille. On a découvert que certaines tailles d'images en grille fonctionnaient mieux que des sélections d'images aléatoires. Utiliser une grille qui inclut plusieurs images permet au modèle d'apprendre le contexte efficacement, ce qui est essentiel pour répondre correctement aux questions.

On a aussi comparé notre approche de haut en bas avec une approche traditionnelle de bas en haut. La méthode de bas en haut a tendance à agréger des informations à partir d'images individuelles. Cependant, notre méthode de haut en bas, qui voit la vidéo dans son ensemble, a obtenu une meilleure précision dans la compréhension des descriptions et le raisonnement à partir du contenu vidéo.

#Conclusion

En résumé, notre méthode de traitement vidéo de haut en bas est une façon efficace de convertir de longues séquences vidéo en une seule image en grille, permettant aux modèles d'apprendre mieux à partir du contenu visuel. Cette approche améliore la capacité à comprendre des activités complexes et offre de meilleures réponses dans les tâches de VideoQA avec de bonnes performances sur des benchmarks comme STAR et NExTQA.

Pour l'avenir, on prévoit d'améliorer encore notre modèle. Un domaine d'intérêt est de mieux conserver les représentations vidéo de bas niveau, ce qui pourrait aider avec la reconnaissance d'objets et les tâches de suivi. Dans l'ensemble, on pense que notre approche a ouvert de nouvelles possibilités pour des avancées en compréhension et interprétation vidéo.