【AAAI2022】(2.5+1)D时空场景图用于视频问答

用于基于视频的推理任务(如视频问答)的时空场景图方法通常为每一帧视频构建这样的图。这种方法通常忽略了一个事实，即视频本质上是发生在3D空间中的事件的2D“视图”序列，并且3D场景的语义也因此能够在帧间传递。利用这一观点，我们提出了一个(2.5+1)D场景图表示，以更好地捕捉视频中的时空信息流。具体来说，我们首先创建2.5D(伪3D)场景图，通过使用现成的2D到3D转换模块将每一帧2D画面转换成推断出的3D结构，然后我们将视频帧注册到共享的(2.5+1)D时空空间中，并将其中的每个2D场景图置于地面。这样一个(2.5+1)D图被分离成一个静态子图和一个动态子图，对应于其中的对象是否通常在世界中移动。动态图中的节点被运动特征所丰富，捕捉到它们与其他图节点的交互。接下来，在视频QA任务中，我们提出了一种新的基于Transformer的推理管道，将(2.5+1)D图嵌入到一个时空层次潜在空间中，在该空间中，子图及其交互以不同的粒度捕获。为了证明该方法的有效性，我们在NExT-QA和AVSD-QA数据集上进行了实验。我们的结果表明，我们提出的(2.5+1)D表示法导致了更快的训练和推理，而我们的分层模型在视频QA任务上的表现优于目前的技术水平。

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