Avancées dans les techniques de question-réponse vidéo

La réponse à une question vidéo (VideoQA) est un truc compliqué où un modèle informatique doit répondre à des questions sur une vidéo en observant les différentes parties de celle-ci et en comprenant comment les objets interagissent entre eux au fil du temps. Ça devient encore plus difficile avec des ensembles de données comme NExT-QA, qui se concentre sur des questions liées à la cause et au temps. Les méthodes précédentes utilisaient souvent soit une sélection limitée de parties de vidéo, soit des techniques qui examinaient les relations de cause à effet, combinées avec des caractéristiques vidéo complètes pour gérer la tâche NExT-QA.

Ce travail examine les faiblesses de ces anciennes méthodes et propose des améliorations dans quatre nouveaux domaines pour mieux utiliser l'ensemble de données NExT-QA. Les méthodes proposées visent à surmonter les limitations des efforts précédents en choisissant soigneusement les images vidéo, en encodant clairement les actions et en introduisant des défis qui obligent le modèle à réfléchir de manière critique. En conséquence, nous avons réalisé des améliorations significatives en précision lors des tests tant pour les méthodes à image unique que pour celles utilisant la vidéo complète.

En améliorant notre compréhension des données vidéo, nous nous rapprochons de la création d'agents du monde réel capables d'interagir efficacement. Les travaux précédents comme la réponse à des questions visuelles se concentraient sur des réponses basées uniquement sur des images individuelles. Cependant, les vidéos présentent des difficultés supplémentaires, car elles nécessitent de comprendre des interactions qui se produisent sur plusieurs images. Cela signifie que les modèles doivent reconnaître des événements à partir des images précédentes et déterminer comment ces événements influenceront ce qui se passe ensuite.

Les modèles avancés existants, comme VGT, essaient de relier les informations vidéo et textuelles à travers des systèmes complexes. Malheureusement, ces modèles peuvent apprendre des relations trompeuses et être difficiles à analyser. D'autres approches ont essayé d'utiliser la stabilité des images vidéo non causales et la variabilité des images causales pour améliorer les prédictions. Cependant, ces méthodes manquent souvent de la capacité à s'adapter à de nouvelles situations, avec des niveaux de performance humaine étant bien meilleurs.

Certaines approches, comme ClipBERT, s'appuient uniquement sur des informations sélectionnées de la vidéo globale, ce qui rend les tâches plus faciles à calculer. Récemment, l'Atemporal Probe (ATP) a été introduite pour choisir la seule image la plus importante pour répondre aux questions sur les vidéos. Cependant, pour des ensembles de données comme NExT-QA, qui se concentrent sur des questions causales et temporelles, il a été constaté que l'utilisation de la vidéo entière était essentielle.

Nous pouvons catégoriser les méthodes précédentes en deux groupes : celles qui s'appuient sur des approches à image unique (comme ClipBERT et ATP) et celles qui utilisent des méthodes vidéo complètes (y compris IGV, EIGV et VGT). Notre objectif est de s'attaquer aux limites importantes observées dans ces deux catégories. En nous basant sur notre analyse précédente, nous avons établi quatre questions de recherche pour guider nos efforts dans la tâche NExT-QA.

#Questions de Recherche

RQ1 : Peut-on combiner intelligemment des informations sélectionnées pour améliorer des méthodes moins exigeantes en ressources comme ATP ?

RQ2 : Comment rendre les modèles qui reposent sur le raisonnement causal, comme EIGV, plus puissants grâce à des techniques de mining de faux négatifs ?

RQ3 : Est-il possible d'améliorer la manière dont les représentations vidéo s'alignent avec les questions en extrayant des informations utiles sur les actions et les descriptions ?

RQ4 : Comment identifier efficacement les meilleures images ou extraits qui doivent être échantillonnés dans des méthodes à image unique pour éviter de perdre des informations critiques ?

À travers notre recherche, nous contribuons à VideoQA en proposant différents modèles et techniques pour répondre à ces questions.

#Méthodes Proposées

En utilisant uniquement des calculs à image unique, nous avons conçu le modèle PCMA pour combler les lacunes entre les méthodes ATP et VGT. PCMA peut être facilement appliqué à tout modèle utilisant des couches de fusion multimodales.

Nous proposons également une méthode pour améliorer les caractéristiques vidéo en reconnaissant les actions et les descriptions saillantes grâce à notre processus MAR. Ces caractéristiques vidéo affinées peuvent ensuite être utilisées dans divers modèles, y compris EIGV et ATP, avec un minimum d'ajustements.

Une autre contribution importante est de mettre en évidence les inconvénients de l'utilisation de segments vidéo aléatoires pour la robustesse. Nous proposons d'utiliser le pipeline MRI avec la méthode MNSE pour créer des exemples de contraste difficile, ce qui a également aidé à améliorer nos résultats finaux.

De plus, nous explorons comment l'apprentissage par renforcement et les cadres enseignant-étudiant peuvent être utilisés pour un échantillonnage de contenu intelligent sans sacrifier des informations cruciales. Dans l'ensemble, nous avons obtenu une amélioration significative de 6,3 % de précision pour les modèles à image unique grâce à une combinaison des méthodes PCMA et MAR. Nous avons également obtenu des performances à la pointe de la technologie de 1,1 % sur l'ensemble de données NExT-QA grâce aux techniques MAR et MRI avec des modèles vidéo complets.

#Travaux Connus

#Apprentissage Invariant

Ce concept est exploré comme un moyen pour les modèles de mieux s'adapter à des données différentes de celles sur lesquelles ils ont été formés. Pour des tâches comme VideoQA, l'apprentissage invariant aide à la compréhension visuelle, surtout dans la reconnaissance des relations au sein des images vidéo qui changent au fil du temps.

#Apprentissage Contrastif

Nous avons étudié l'utilisation de la perte contrastive pour développer de meilleurs mécanismes d'intervention. Les pertes contrastives traditionnelles peuvent se concentrer soit sur des éléments individuels, soit impliquer le clustering. Différentes approches d'apprentissage contrastif visent à préserver les caractéristiques vidéo qui changent au fil du temps en utilisant des échantillons négatifs provenant de parties non chevauchées de la même vidéo. Cela peut aider à réduire les associations incorrectes entre les langues et les visuels.

#Représentation Vidéo Ancrée

Des travaux précédents ont tenté d'extraire des connaissances sur les causes en utilisant le langage naturel. Dans les vidéos, le raisonnement causal a des applications dans de nombreux domaines, y compris la classification d'images et l'identification d'actions. Des méthodes multimodales comme Uniter, Vilbert et Videobert ont cherché à encoder des informations visuelles et sémantiques dans leurs représentations par des méthodes supervisées ou faiblement supervisées.

À notre connaissance, notre approche combine l'agrégation des images dans les vidéos pour éviter la perte d'informations dans les méthodes à image unique. De plus, nous améliorons les interventions vidéo avec un mining difficile de scènes similaires et en échantillonnant efficacement des images pour maximiser le gain d'informations.

#Approche Détaillée

Dans notre approche, nous décrivons la tâche VideoQA et détaillons les composants que nous proposons pour répondre à nos questions de recherche. Étant donné une vidéo, une question et des choix de réponse, l'objectif est d'utiliser un cadre multimodal pour prédire la réponse correcte en minimisant le risque attendu.

#Agrégation Croisée des Modalités (PCMA)

Nous catégorisons les modèles VideoQA en méthodes basées sur les images et méthodes basées sur les extraits. Les éléments décrits ici visent à améliorer les méthodes à images moins intensives en calcul. D'abord, nous échantillonnons les images de manière uniforme ou aléatoire comme entrées pour VideoQA. ATP utilise toutes les images mais se concentre sur l'identification de l'image la plus pertinente pour répondre aux questions. Nous pensons que cet échantillonnage extrême entraîne une perte d'informations significative.

Pour éviter cela, nous proposons le modèle PCMA. Nous introduisons des composants comme :

• Encodeur Temporel : Nous utilisons des horodatages pour capturer le timing de chaque image, ce qui est vital pour répondre aux questions causales et temporelles.

• Encodeur de Composants : Semblable aux encodeurs de segments dans d'autres modèles, nous utilisons un encodeur dense pour différencier les différents composants vidéo.

• Résiduel Croisé Multimodal : Nous suggérons une méthode d'attention croisée multimodale par paires, où chaque composant agit comme une requête et utilise les autres comme clés et valeurs dans ce module d'attention.

• Agrégateur Vidéo : Après avoir exécuté les blocs PCMA, nous utilisons des représentations finales pour évaluer les scores pour différentes parties de vidéo en fonction de leur pertinence.

• Scorer de Réponse : Enfin, nous effectuons une vérification de similarité cosinus pour déterminer quel choix de réponse correspond le mieux à la représentation vidéo conditionnée.

#Ancrage d'Action Multimodal (MAG)

Ce module se concentre sur la reconnaissance d'actions et la description vidéo, ce qui est crucial pour l'ensemble de données NExT-QA, souvent composé de questions descriptives, causales et temporelles. Le processus MAG comprend :

• Reconnaissance d'Action : La première étape consiste à détecter les actions dans la vidéo. Ceci est modélisé comme une tâche de classification vidéo de haut niveau.

• Description Vidéo : Nous générons des descriptions vidéo en utilisant des modèles avancés, les complétant avec des étiquettes d'action pour ancrer le contexte vidéo.

• Ancrage Vidéo : Cette étape relie les étiquettes d'action et les descriptions vidéo pour traiter l'ancrage multimodal vidéo.

• Sélection d'Images et Extraction de Caractéristiques : Nous échantillonnons les images en fonction des scores de saillance de la vidéo, visant à réduire les coûts de calcul tout en maintenant les informations pertinentes.

#Intervenant Multimodal Robuste (MRI)

Cette méthode améliore VideoQA en guidant le modèle à se concentrer sur les parties causales de la vidéo. Le processus implique :

• Pipeline d'Intervention : Nous utilisons un mélange de deux vidéos pour générer de nouvelles et appliquons des perturbations à la vidéo mixte.

• Intervention de Scène Proche Multimodale : Dans cette méthode, nous identifions efficacement des scènes similaires et générons des exemples plus robustes pour éviter d'apprendre des corrélations trompeuses.

#Échantillonneur de Sous-parties Intelligent (S3)

En plus des techniques d'échantillonnage d'images utilisées dans MAG, nous proposons également deux autres façons de réaliser un échantillonnage vidéo intelligent.

• Échantillonneur Enseignant-Étudiant : Cette méthode note les images d'un pool de clips vidéo et sélectionne les meilleures images pour le traitement.

• Apprentissage par Renforcement pour VideoQA : Au lieu d'une méthode en plusieurs étapes, nous considérons le VideoQA comme une tâche d'apprentissage par renforcement de bout en bout.

#Configuration Expérimentale

Tous nos expérimentations utilisent l'ensemble de données NExT-QA, qui contient 5 440 vidéos d'une durée moyenne de 44 secondes et un total de 52 000 paires question-réponse. Cet ensemble de données met au défi les modèles d'effectuer à la fois un raisonnement causal et temporal basé sur des images vidéo.

#Baselines Multimodales

Nous décrivons brièvement trois méthodes de base qui ont précédemment abordé la tâche NExT-QA.

• Atemporal Probe : Ce modèle examine si l'utilisation de plusieurs images est nécessaire pour répondre à des questions.

• EIGV : Ce modèle se concentre sur l'identification des parties pertinentes et non pertinentes de la vidéo pour garantir que le modèle reste cohérent dans ses prédictions.

• VGT : Ce modèle plus récent utilise la détection d'objets pour analyser les relations entre les objets et identifier leurs interactions à l'aide de représentations graphiques.

Chacune de nos méthodes proposées se combine avec ces baselines pour améliorer les performances.

#Résultats et Discussion

Nous présentons diverses analyses des méthodes proposées à travers des études quantitatives, qualitatives et d'ablation. Le modèle PCMA proposé a largement surpassé ATP, tandis que les composants MAR et MRI ont amélioré la performance d'EIGV de marges notables.

#Efficacité de l'Agrégation PCMA

Notre analyse montre les améliorations obtenues grâce à PCMA par rapport à ATP. Nous avons constaté que les avantages de PCMA proviennent de la concentration sur l'attention croisée multimodale et l'agrégation d'informations vidéo au lieu de se limiter à un échantillonnage à image unique. Les résultats indiquaient une amélioration robuste des performances, démontrant la nécessité de meilleures méthodes d'agrégation.

#Réduction du Biais d'Échantillonnage

L'utilisation de méthodes d'échantillonnage traditionnelles peut introduire un biais, entraînant une adaptabilité réduite lors des tests. En divisant les vidéos en segments plus nombreux et en échantillonnant aléatoirement parmi eux, nous avons observé une amélioration de la précision des tests.

#Contributions du Module MAR

Le module MAR a efficacement généré des représentations significatives à partir des vidéos, contribuant à de meilleures performances dans les tâches en aval. Intégrer MAR avec PCMA a conduit à des améliorations constantes dans toutes les expériences.

#Amélioration de la Robustesse avec MRI

Le principe derrière MRI repose sur l'identification précise des composants causaux. Nos analyses ont montré que les interventions conçues grâce à la méthodologie MNSE ont conduit à des résultats plus fiables.

#Combinaison des Composants

Lorsque nous avons fusionné le module MAR avec les méthodes de base et d'intervention, nous avons observé des améliorations notables de la performance. Cela souligne comment l'ancrage des données d'action améliore l'efficacité globale du modèle.

#Test du Nombre de Voisins Proches

Nous avons également testé différents nombres de voisins proches lors des interventions. Cette expérience a montré comment les questions descriptives étaient plus sensibles aux changements, tandis que les questions temporelles avaient de meilleures performances avec des configurations spécifiques.

#Défis avec le Modèle VGT

Une observation unique a émergé des expériences avec VGT, qui a montré que lorsque modifié pour s'intégrer avec PCMA, la performance a chuté. Cette découverte souligne la nécessité d'une considération soigneuse lors du lien entre différents composants de modèle.

#Conclusion

À travers ce travail, nous avons répondu à des questions de recherche clés, démontrant comment diverses techniques peuvent améliorer les tâches VideoQA. En tirant parti de PCMA et des représentations vidéo ancrées d'actions, nous avons considérablement amélioré les performances sur l'ensemble de données NExT-QA. Ces contributions, y compris une robustesse améliorée et des résultats de pointe, établissent une base solide pour de futures études dans VideoQA.

Nous prévoyons d'étendre nos approches à d'autres ensembles de données VideoQA et de traiter les défis potentiels révélés dans notre analyse. Alors que nous continuons à affiner nos méthodes, nous visons à explorer d'autres avancées dans les techniques d'échantillonnage intelligent pour une efficacité accrue des modèles.