Melhorando o Planejamento de Procedimentos em Vídeos Instrucionais

Planejar as etapas em vídeos instrutivos é uma habilidade importante. Ajuda a organizar ações para alcançar um objetivo específico. Isso é útil para robôs e sistemas de IA. O nosso projeto foca em como descobrir a melhor sequência de ações para tarefas mostradas em vídeos.

A gente sabe que os humanos são bons em reconhecer e organizar tarefas. Por exemplo, se alguém quer grelhar um bife, segue passos como temperar o bife, grelhá-lo e depois cortá-lo. Cada uma dessas etapas muda o estado do bife. O bife passa de cru para cozido. Rastrear essas mudanças é essencial para entender todo o processo.

Vídeos que mostram como fazer coisas na vida real, como cozinhar ou consertar um carro, podem nos ensinar muito sobre essas tarefas. Queremos usar esses vídeos para criar um método que determina os melhores passos de ação com base no que vemos no começo e no final de cada tarefa.

Estudos anteriores não se concentraram muito na importância dos estados visuais durante essas tarefas. Eles se basearam mais na ordem dos passos de ação. No nosso trabalho, destacamos que entender as mudanças de estado é fundamental para planejar procedimentos em vídeos.

#Visão Geral do Problema

Quando as pessoas assistem a vídeos instrutivos, não prestam atenção apenas nas ações. Elas também consideram como essas ações mudam o estado dos objetos envolvidos. Por exemplo, na culinária, um chef observa como um ingrediente se transforma de um estado para outro. Isso pode incluir mudanças de cor, tamanho e forma.

O desafio que enfrentamos é como reconhecer e rastrear essas mudanças de estado usando vídeos onde temos apenas informações limitadas. Ao fazer isso, pretendemos oferecer um método que nos permita representar esses passos de uma maneira estruturada e fácil de seguir.

#Planejamento de Procedimentos em Vídeos

No nosso trabalho, queremos planejar um procedimento observando os estados inicial e final em vídeos instrutivos. Definimos o planejamento de procedimentos como criar uma sequência de passos de ação para converter um estado inicial em um estado objetivo.

A abordagem tradicional muitas vezes depende muito de ter informações detalhadas sobre cada passo e os estados dos itens antes e depois de cada ação. No entanto, isso requer muitas anotações caras e que consomem tempo. Preferimos trabalhar com supervisão mais fraca e limitada, onde apenas anotações básicas de passos estão disponíveis.

#Importância das Mudanças de Estado

Mudanças de estado são as transformações que acontecem com os objetos durante uma tarefa. Precisamos considerar isso ao planejar uma sequência de ações. Por exemplo, se você está fazendo sopa, o estado dos ingredientes muda enquanto você corta legumes, ferve água e mistura tudo. Observar e entender essas mudanças de estado leva a um planejamento melhor.

#Nossa Abordagem: Mudanças De Estado Importam (SCHEMA)

Propomos uma nova estrutura chamada SCHEMA para gerenciar e representar efetivamente mudanças de estado durante o planejamento de procedimentos em vídeos instrutivos. Nossa estrutura aborda o problema de duas maneiras principais:

1. Representação de Etapas: Cada passo é representado em termos de mudanças de estado.
2. Rastreamento de Mudanças de Estado: Acompanhamos as mudanças que ocorrem em cada passo.

Nosso método transforma tarefas cotidianas em uma forma estruturada que captura a relação entre ações e os estados dos objetos. Isso leva a uma compreensão mais rica e um planejamento melhor.

#Estímulo de Cadeia de Pensamento

Para descrever com precisão as mudanças de estado, usamos uma técnica chamada estímulo de cadeia de pensamento. Isso significa que fazemos perguntas específicas que incentivam um modelo de linguagem a fornecer respostas detalhadas sobre os estados antes e depois de cada passo de ação. Por exemplo:

1. Descreva a ação em um verbo.
2. Explique o que acontece com os objetos antes e depois da ação em várias frases.

Esse jeito estruturado de questionar ajuda a reunir informações precisas sobre as mudanças de estado.

#Componentes Chave do Nosso Método

#Representação de Etapas

Representamos as ações realizadas durante uma tarefa como Mudanças de Estados. Isso significa que levamos em conta o que cada ação faz com os objetos envolvidos. Por exemplo, descrevemos como “cortar uma cebola” muda a cebola:

• Antes: A cebola está inteira.
• Depois: A cebola está em pedaços.

Essa abordagem oferece uma compreensão detalhada do impacto de cada passo na tarefa.

#Rastreamento de Mudanças de Estado

Alinhamos o que vemos no vídeo com descrições em linguagem das mudanças de estado. É como conectar os visuais do vídeo com as palavras que descrevem esses visuais. A ideia é garantir que o que observamos combine com as explicações que geramos. Para conseguir isso, usamos uma combinação de observação visual e descrições em linguagem para criar um espaço mais estruturado para os estados.

Ao rastrear mudanças de estado, vemos o processo como alinhar elementos visuais do vídeo com suas respectivas descrições textuais, garantindo clareza aumentada em nosso plano de ação final.

#Experimentação e Resultados

Testamos nosso método proposto em vários conjuntos de dados de referência que contêm vídeos instrutivos.

#Conjuntos de Dados Utilizados

1. CrossTask: Esse conjunto de dados consiste em vídeos cobrindo muitas tarefas com uma variedade de ações.
2. COIN: O conjunto COIN inclui vídeos de uma gama mais ampla de tarefas.
3. NIV: Esse conjunto de dados foca em vídeos específicos que mostram instruções passo a passo.

#Métricas para Avaliação

Para medir quão bem nosso método funciona, analisamos:

• Taxa de Sucesso: As etapas previstas corresponderam à verdade fundamental?
• Precisão Média: Quão precisas foram as ações previstas em cada passo?
• Interseção Média sobre União: Quão bem as procedures previstas se sobrepuseram às procedures reais?

#Resultados

Nosso método SCHEMA mostrou melhorias significativas em relação aos métodos existentes em todos os conjuntos de dados. Isso demonstra que nossa abordagem de considerar mudanças de estado é eficaz no planejamento de procedimentos a partir de vídeos instrutivos.

#Discussão

#Benefícios do Nosso Método

1. Planejamento Aprimorado: Ao focar nas mudanças de estado, ganhamos uma melhor compreensão das tarefas. Isso leva a um planejamento mais eficaz de ações e passos.
2. Explicabilidade: Nosso método oferece explicações claras para o porquê de certos passos serem tomados durante uma tarefa, o que ajuda no treinamento de sistemas de IA.

#Limitações

Nosso trabalho tem algumas limitações. Por exemplo, se as mudanças de estado não são claramente visíveis no vídeo, pode ser desafiador rastreá-las. Apesar de usar linguagem descritiva, sempre existe a chance de que algumas mudanças possam ser perdidas. Trabalhos futuros poderiam olhar para incluir mais história nos vídeos para reforçar essa fraqueza.

#Conclusão

Neste trabalho, apresentamos um método para melhorar o planejamento de procedimentos em vídeos instrutivos ao enfatizar mudanças de estado. Usando nossa estrutura SCHEMA, mostramos que é possível criar representações eficazes e estruturadas de tarefas que incorporam mudanças de estado. Isso promete desdobramentos futuros em IA que requerem compreensão e execução precisas de tarefas retratadas em vídeos.

#Direções Futuras

À medida que olhamos para frente, há várias potenciais direções para essa pesquisa:

1. Expansão de Conjuntos de Dados: Podemos trabalhar na criação de conjuntos de dados maiores e mais variados que capturem uma gama mais ampla de tarefas e atividades.
2. Configurações de Vocabulário Aberto: Explorar maneiras de lidar com tarefas fora de um vocabulário fixo poderia aumentar a flexibilidade do sistema.
3. Aproveitando Modelos Avançados: Usar modelos mais novos que podem entender melhor tanto informações visuais quanto textuais poderia gerar melhores resultados.

Na exploração dessas direções, esperamos refinar ainda mais nossa abordagem e aplicação em sistemas de planejamento de procedimentos, levando a uma compreensão mais profunda das tarefas retratadas em vídeos instrutivos.