[论文解读] ChatVideo: A Tracklet-centric Multimodal and Versatile Video Understanding System

Junke Wang, Dongdong Chen+5 more|arXiv (Cornell University)|Apr 27, 2023

Advanced Image and Video Retrieval Techniques被引用 7

一句话总结

ChatVideo 提出了一种以轨迹片段为中心的多模态视频理解系统，利用视频基础模型（ViFMs）提取并存储对象轨迹片段的外观、运动和轨迹等属性至数据库中。数据库管理模块将用户查询转化为结构化命令，由大语言模型（LLMs）处理以生成自然语言响应，从而实现在多样化任务中具备强泛化能力的、灵活的对话式视频理解，适用于真实世界场景。

ABSTRACT

Existing deep video models are limited by specific tasks, fixed input-output spaces, and poor generalization capabilities, making it difficult to deploy them in real-world scenarios. In this paper, we present our vision for multimodal and versatile video understanding and propose a prototype system, \system. Our system is built upon a tracklet-centric paradigm, which treats tracklets as the basic video unit and employs various Video Foundation Models (ViFMs) to annotate their properties e.g., appearance, motion, \etc. All the detected tracklets are stored in a database and interact with the user through a database manager. We have conducted extensive case studies on different types of in-the-wild videos, which demonstrates the effectiveness of our method in answering various video-related problems. Our project is available at https://www.wangjunke.info/ChatVideo/

研究动机与目标

• 为解决现有视频基础模型（ViFMs）存在的任务特定性、泛化能力不足以及输入输出空间固定等局限性。
• 通过统一多种 ViFMs 并将其与大语言模型（LLMs）集成，实现多模态且灵活的视频理解。
• 开发一种基于数据库驱动、以轨迹片段为基础的架构，支持交互式、上下文感知的视频理解。
• 通过采用自下而上的预处理范式，克服在视频理解中顺序应用 ViFMs 的低效问题。
• 在真实世界、真实场景的视频中，证明基于聊天、数据库管理的视频理解系统的可行性与有效性。

提出的方法

• 该系统采用以轨迹片段为中心的范式，将单个物体实例（轨迹片段）作为视频分析的基本单元。
• 应用多个视频基础模型（ViFMs）以预测轨迹片段的属性，如外观、运动和轨迹。
• 所有检测到的轨迹片段及其属性均存储于结构化数据库中，实现持久化、可查询的存储。
• 数据库管理模块将自然语言用户问题转化为标准数据库查询，以检索相关轨迹片段数据。
• 大语言模型（LLMs）处理查询结果，进行总结并生成流畅、上下文感知的自然语言响应。
• 该流水线通过结合 ViFM 输出与 LLM 的推理与生成能力，实现端到端的对话式视频理解。

实验结果

研究问题

• RQ1 以轨迹片段为中心的范式是否能相比任务特定的 ViFMs 实现更灵活、更具泛化能力的视频理解？
• RQ2 通过 LLM 驱动的查询，统一的轨迹片段属性数据库在支持多样化视频理解任务方面效果如何？
• RQ3 该系统在复杂场景与动态相机运动的现实世界视频中，其泛化能力能达到何种程度？
• RQ4 将多个 ViFMs 与 LLM 集成，对多模态视频任务的性能提升有多大帮助？
• RQ5 该系统的失败模式是什么？其与当前 ViFMs 和音频模型的局限性有何关联？

主要发现

• 该系统通过统一的流水线成功支持了多种视频理解任务，包括动作识别、跟踪和时序定位。
• 在真实世界视频上的大量案例研究证明，系统能够以对话方式有效回答多样化、上下文敏感的问题。
• 以轨迹片段为中心的方法通过将低层次感知与高层次推理解耦，实现了高效且可扩展的视频理解。
• 系统在真实世界场景中表现出强泛化能力，尽管在快速移动物体和细粒度动作识别任务上性能有所下降，原因在于 ViFM 的局限性。
• 音频分类仍具挑战，因此采用 ASR 模型提取音频内容，而非直接进行类别预测。
• 该架构在视频推荐和在线教育等真实应用场景中展现出潜力，未来可通过 RLHF 和鲁棒性训练进一步优化。