Видеопонимание: Локализация объектов как способ рассуждений

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет крупным мультимодальным моделям точно определять объекты в видео, используя принцип «мышления через ограничивающие рамки».

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Модель STVG-o1, получая на вход видео и текстовый запрос, формирует последовательность рассуждений, определяющих временные интервалы и ограничивающие рамки для предсказаний, после чего, посредством обучения с подкреплением и многомерных наград, учитывающих формат, согласованность, временную и пространственную точность (включая метрики GIoU и L1), а также стимулирующих уточнение промежуточных результатов, обеспечивает точное сопоставление объектов во времени без изменения архитектуры.

В статье представлена STVG-o1 — платформа, использующая обучение с подкреплением и механизм «цепочки рассуждений через ограничивающие рамки» для повышения точности пространственно-временной локализации объектов в видео без изменения архитектуры модели.

Несмотря на значительные успехи в области понимания естественного языка, точная локализация объектов во времени и пространстве видео остается сложной задачей. В статье ‘Thinking With Bounding Boxes: Enhancing Spatio-Temporal Video Grounding via Reinforcement Fine-Tuning’ предложен новый подход к задаче пространственно-временной привязки в видео, использующий обучение с подкреплением и механизм «цепочки рассуждений» на основе ограничивающих рамок. Разработанный фреймворк STVG-o1 позволяет использовать готовые мультимодальные большие языковые модели для точной локализации объектов в видео без изменения их архитектуры. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания более эффективных и универсальных систем понимания видеоконтента?

Пространство и Время: Вызов для Искусственного Разума

Пространственно-временное связывание видео (STVG) играет ключевую роль в широком спектре современных приложений, от глубокого анализа видеоконтента до обеспечения автономной навигации роботизированных систем. Способность точно определять и отслеживать объекты во времени и пространстве является основополагающей для понимания динамических сцен и принятия обоснованных решений. Например, в задачах видеоаналитики STVG позволяет автоматически идентифицировать и отслеживать действия, события и взаимосвязи между объектами, что важно для систем видеонаблюдения, спортивной аналитики и автоматизированного редактирования видео. В области робототехники, STVG обеспечивает роботам возможность понимать окружающую среду, предсказывать поведение объектов и планировать безопасные и эффективные траектории движения, что необходимо для автономных транспортных средств, промышленных роботов и поисково-спасательных операций.

Существующие методы, широко использующие архитектуру Transformer для анализа видеоданных, сталкиваются со значительными трудностями при обработке сложных временных и пространственных взаимосвязей. Несмотря на свою эффективность в обработке последовательностей, Transformer-модели требуют огромных вычислительных ресурсов и памяти, что затрудняет их масштабирование для обработки длинных видеороликов и больших объемов данных. Проблема усугубляется необходимостью одновременного анализа как пространственной информации (что происходит в кадре), так и временной (как это меняется со временем), что приводит к экспоненциальному росту вычислительной сложности. В результате, существующие подходы часто оказываются неэффективными при решении задач, требующих глубокого понимания динамических сцен и сложных взаимодействий между объектами, что ограничивает их применимость в таких областях, как автономная навигация и анализ видеоконтента.

Первые попытки решения задачи сопоставления объектов в видео с их описаниями опирались на предварительно обученные модели, такие как Grounding DINO и MDETR. Однако, эти модели изначально разрабатывались для статических изображений и, несмотря на свою эффективность в обнаружении объектов, не обладают встроенными механизмами для понимания временных взаимосвязей и динамики видеоряда. В результате, они испытывают трудности в отслеживании объектов во времени, понимании их перемещений и взаимодействий, а также в интерпретации сложных событий, происходящих в видео. Неспособность к комплексному пространственно-временному рассуждению ограничивает их применимость в задачах, требующих глубокого анализа видеоконтента, таких как автономная навигация или понимание действий.

Для STVG с закрытыми моделями предложен способ проектирования запросов, определяющий временные и пространственные форматы вывода.

STVG-o1: Обучение Модели Рассуждениям во Времени и Пространстве

STVG-o1 представляет собой фреймворк, использующий обучение с подкреплением для оптимизации больших мультимодальных моделей (MLLM), таких как Qwen2.5-VL. Данный подход позволяет улучшить производительность моделей в задачах, требующих визуального понимания и рассуждений, за счет тонкой настройки на основе сигналов вознаграждения. В отличие от традиционных методов обучения, STVG-o1 фокусируется на оптимизации процесса принятия решений моделью, а не только на предсказании правильных ответов. Это достигается путем обучения модели генерировать последовательность действий, которые максимизируют заданную функцию вознаграждения, что позволяет ей лучше адаптироваться к новым задачам и сценариям.

Механизм Bounding-Box Chain-of-Thought (Цепочка рассуждений на основе ограничивающих рамок) представляет собой инновационный подход, заставляющий модель MLLM, такую как Qwen2.5-VL, явно формулировать ход своих рассуждений посредством промежуточных ограничивающих рамок. Вместо прямой генерации ответа модель последовательно идентифицирует релевантные области изображения, обозначая их ограничивающими рамками, и использует эту последовательность рамок для построения логической цепочки, приводящей к конечному ответу. Этот процесс позволяет модели не только предоставить ответ, но и продемонстрировать процесс рассуждений, делая его более интерпретируемым и отлаживаемым.

Процесс обучения STVG-o1 управляется комплексом тщательно разработанных сигналов вознаграждения. Пространственное вознаграждение (Spatial Reward) оценивает соответствие предсказанных ограничивающих рамок (bounding boxes) реальным объектам на изображении, стимулируя точное локальное обнаружение. Временное вознаграждение (Temporal Reward) учитывает последовательность предсказаний, поощряя модель поддерживать согласованность в течение всего процесса рассуждений. Вознаграждение за согласованность (Consistency Reward) оценивает, насколько предсказанные ограничивающие рамки соответствуют друг другу во времени, минимизируя скачки и неправдоподобные изменения в процессе отслеживания и анализа объектов. Комбинация этих сигналов позволяет модели оптимизировать как точность локализации, так и логическую последовательность рассуждений.

Предложенный метод STVG-o1 (б) демонстрирует превосходство над существующими MLLM-based STVG подходами (а), что лучше всего видно на цветном изображении.

Валидация Производительности на Эталонных Наборах Данных

Оценка производительности STVG-o1 проводилась на наборах данных VidSTG и HCSTVG, что позволило выявить существенное улучшение точности локализации объектов. Набор данных HCSTVG включает в себя версии v1 и v2, демонстрируя стабильность и надежность фреймворка в различных условиях. Результаты показывают, что STVG-o1 превосходит существующие методы в точном определении местоположения объектов в видеопоследовательностях, что подтверждается метриками, такими как $m_tIoU$ (mean temporal Intersection over Union).

При оценке производительности на наборе данных HCSTVG-v1, предложенный фреймворк продемонстрировал улучшение метрики средней IoU (mean Intersection over Union) на 7.3% по сравнению с существующими методами. Достигнутый показатель средней $m_tIoU$ составил 60.3%, что свидетельствует о повышенной точности локализации объектов в видеопоследовательностях. Данный результат подтверждает эффективность предложенного подхода к задаче отслеживания и идентификации объектов в видео.

Оценка производительности системы проводилась с использованием метрики Intersection over Union (IoU), позволяющей точно оценить способность к идентификации и отслеживанию объектов в видеопоследовательностях. На датасете HCSTVG-v2 достигнут показатель в 63.8% m_tIoU. При оценке на VidSTG система продемонстрировала улучшение на 4.4% m_tIoU по сравнению с лучшим методом, основанным на MLLM (Multimodal Large Language Model).

В ходе оценки на наборе данных HCSTVG-v1, STVG-o1 показал абсолютное улучшение в 34.7% по сравнению с базовой моделью Qwen2.5-VL. Данный показатель демонстрирует значительное повышение эффективности предложенного фреймворка в задачах локализации и отслеживания объектов в видеопоследовательностях, что подтверждает его превосходство над исходной моделью Qwen2.5-VL в данной области.

Метод STVG-o1 демонстрирует сопоставимые с TA-STVG результаты сегментации, обеспечивая близкое соответствие с реальными данными (обозначены зеленым цветом), как видно по визуальному сравнению с результатами TA-STVG (синий) и STVG-o1 (красный).

За Пределами Текущих Результатов: Значение и Перспективы

Механизм “Format Reward” играет ключевую роль в обеспечении совместимости модели с разнообразными последующими приложениями, требующими структурированного вывода данных. Он стимулирует модель генерировать ответы в четко определенном формате, например, в виде JSON или таблиц, что существенно упрощает их интеграцию в другие системы и алгоритмы. Такой подход позволяет автоматизировать обработку результатов, извлекать конкретную информацию и использовать ее для решения специализированных задач, таких как анализ данных, заполнение баз данных или управление знаниями. Благодаря “Format Reward” модель не просто понимает вопрос, но и умеет представить ответ в форме, наиболее удобной для дальнейшей автоматизированной обработки, что значительно расширяет сферу ее применения и повышает практическую ценность.

Механизм “Think Reward” направлен на совершенствование процесса рассуждений модели, что, в свою очередь, повышает точность и надежность определения местоположения объектов на изображении. Этот подход стимулирует модель не просто к выдаче ответа, но и к последовательному анализу визуальной информации и логическому обоснованию принятого решения. В результате, модель не только идентифицирует объект, но и предоставляет аргументированное подтверждение его местоположения, что значительно снижает вероятность ошибок и повышает доверие к результатам. Такой метод обучения позволяет модели более эффективно справляться со сложными и неоднозначными изображениями, где требуется глубокое понимание контекста и способность к логическому выводу.

Разработанная методика, первоначально протестированная на модели Qwen2.5-VL, демонстрирует свою универсальность и потенциал для адаптации к другим мультимодальным большим языковым моделям (MLLM), таким как Gemini-2.5 Pro и GPT-4o. Данный подход не ограничивается специфическими особенностями Qwen2.5-VL, а представляет собой общую структуру, позволяющую эффективно использовать преимущества различных MLLM для решения задач, требующих комплексного анализа визуальной и текстовой информации. Это открывает перспективы для создания более гибких и эффективных систем искусственного интеллекта, способных к адаптации к различным типам данных и задачам, что существенно расширяет область их применения и повышает их практическую ценность.

Результаты работы STVG-o1 демонстрируют последовательное уточнение предсказаний ограничивающих рамок (зелёные - истинные, синие - промежуточные, красные - финальные), что обеспечивает точное обнаружение объектов. — Результаты работы STVG-o1 демонстрируют последовательное уточнение предсказаний ограничивающих рамок (зелёные — истинные, синие — промежуточные, красные — финальные), что обеспечивает точное обнаружение объектов.

Исследование, посвящённое улучшению пространственно-временной привязки в видео, демонстрирует, как даже готовые большие мультимодальные языковые модели могут быть направлены на точную локализацию объектов. Разработчики, по сути, учат модель ‘думать’ цепочкой ограничивающих прямоугольников — своеобразным заклинанием, которое позволяет выхватить нужный момент из хаоса движущихся изображений. Как метко заметил Джеффри Хинтон: «Всё, что можно посчитать, не стоит доверия». Эта фраза как нельзя лучше отражает суть подхода — не просто подсчитать вероятность, а научить модель рассуждать, видеть связи и, несмотря на кажущуюся точность, всегда помнить о вероятности ошибки. Ведь идеальная локализация в видео — это иллюзия, а не абсолютная истина.

Куда же всё это катится?

Предложенный здесь подход, манипулирующий прямоугольниками как заклинаниями, лишь слегка приоткрывает завесу над тем, что действительно означает «понимание» видео. Модель научилась соотносить слова с границами, но что это даёт за пределами искусственно созданных условий? Мир не дискретен, просто у нас нет памяти для float. Размытость реальности неизбежно проникает в любые чёткие определения, и задача не в том, чтобы её устранить, а в том, чтобы научиться с ней танцевать. Попытки усовершенствовать функцию вознаграждения — это всё равно, что пытаться удержать воду в решете — она всегда утечёт.

Более глубокий вопрос заключается не в точности локализации, а в способности к интерпретации. Что, если объект важен не сам по себе, а в контексте своих отношений с другими объектами? Текущие модели оперируют изолированными прямоугольниками, не видя симфонии взаимодействия. Необходимо двигаться в сторону моделей, способных к построению нарративов, а не просто к идентификации границ. Корреляция — это мираж, а смысл — это ускользающая тень.

Будущие исследования должны сосредоточиться на интеграции механизмов причинно-следственного вывода и построении моделей, способных к самообучению на неструктурированных данных. Всё точное — мёртво. Шум — это не проблема, а источник вдохновения. Истинное понимание видео — это не решение задачи, а постоянное приближение к ней, танец с хаосом, где каждое движение — это новое приближение к ускользающей истине.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21375.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-30 16:41