ViLCo-Bench

ViLCo-Bench是由新南威尔士大学计算机科学与工程学院创建的视频语言持续学习基准数据集，旨在评估模型在视频和文本输入上的持续适应能力。该数据集包含从公开可用数据集中收集的十分钟长视频及其对应的语言查询，总计超过10,000个视频。数据集的创建过程涉及从Ego4D数据集中选取视频和查询，分为ViLCo-Bench-MQ、ViLCo-Bench-NLQ和ViLCo-Bench-VQ三个子集，分别针对不同的查询类型。ViLCo-Bench的应用领域包括多模态持续学习，特别是视频语言领域，旨在解决现有持续学习方法在多模态数据处理上的不足，推动模型在动态环境中的适应性和学习能力。

ViLCo-Bench is a video-language continual learning benchmark dataset developed by the School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales, which aims to evaluate the continual adaptation capabilities of models when processing video and text inputs. This dataset includes 10-minute-long videos and their corresponding language queries collected from publicly available datasets, with a total of over 10,000 videos. The dataset construction process involves selecting videos and queries from the Ego4D dataset, and it is divided into three subsets: ViLCo-Bench-MQ, ViLCo-Bench-NLQ, and ViLCo-Bench-VQ, each targeting distinct query types. The application scope of ViLCo-Bench covers multimodal continual learning, especially in the video-language domain, with the objective of addressing the shortcomings of existing continual learning methods in multimodal data processing, and promoting the adaptation and learning capabilities of models in dynamic environments.

原始信息汇总

ViLCo-Bench: VIdeo Language COntinual learning Benchmark

概述

ViLCo 是一个专门用于评估视频-文本连续学习模型的基准测试，包含数据集、代码和文档，旨在推动视频-语言连续学习领域的研究。

摘要

视频语言连续学习涉及不断适应来自视频和文本输入的信息，增强模型处理新任务同时保留先前知识的能力。该领域相对未被充分探索，建立适当的数据集对于促进该领域的交流和研究至关重要。本研究提出了第一个专门的基准测试 ViLCo-Bench，用于评估一系列视频-文本任务上的连续学习模型。数据集包含从公开可用数据集中收集的十分钟长视频和相应的语言查询。此外，我们引入了一种新的内存高效框架，结合自监督学习和模拟长期和短期记忆效应。该框架解决了长视频片段的内存复杂性、开放查询的自然语言复杂性以及文本-视频对齐问题。我们认为，与现有连续学习基准相比，ViLCo-Bench 具有更高的复杂性，将成为探索视频-语言领域的关键工具，超越传统的类增量任务，并解决复杂和有限的注释问题。

数据集内容

• 数据集: 包含从公开可用数据集中收集的十分钟长视频和相应的语言查询。
• 基准任务: 用于评估连续学习模型在各种视频-文本任务上的脚本和配置。
• 框架: 实现我们新的内存高效框架，结合自监督学习。
• 文档: 详细的文档，帮助您开始使用 ViLCo-Bench 基准测试。

开始使用

数据集

请从以下链接下载数据集：链接

先决条件

在开始之前，请确保满足以下要求：

• Python 3.8 或更高版本
• 所需的 Python 包（见 requirements.txt）

安装

克隆此仓库并安装必要的依赖项：

bash conda create --name vilco python=3.8 conda activate vilco

安装 pytorch 或使用您自己的 torch 版本

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

git clone https://github.com/cruiseresearchgroup/ViLCo.git cd ViLCo pip install -r requirements.txt

贡献

我们欢迎对 ViLCo-Bench 基准测试的贡献！

许可证

ViLCo 使用 MIT 许可证。

致谢

此代码受到 vCLIMB 的启发。我们开发的基准模型受到 EgoVLP、EgoVLP-v2、Ego4D-ASL、Ground-NLQ、VQLoC 的启发。感谢他们的贡献。

引用

如果您在研究中使用 ViLCo-Bench，请引用我们的论文：

@article{Tang2024vilco, title={ViLCo-Bench: VIdeo Language COntinual learning Benchmark}, author={Tianqi Tang, Shohreh Deldari, Hao Xue, Celso De Melo, Flora Salim}, journal={Under review}, year={2024}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ViLCo-Bench数据集的构建基于公开可用的视频和文本数据，主要从Ego4D数据集中提取了3670小时的第一人称视角视频，用于支持视频语言持续学习任务。数据集的构建过程包括视频的筛选、标注和任务划分。具体而言，视频被划分为三个子集：ViLCo-Bench-MQ、ViLCo-Bench-NLQ和ViLCo-Bench-VQ，分别对应不同的任务类型。每个子集的视频长度约为10分钟，且每个视频都配有相应的语言查询。为了确保任务的多样性和挑战性，数据集还引入了自监督学习技术，以减少视频和文本之间的不对齐问题。

使用方法

ViLCo-Bench数据集的使用方法主要围绕视频语言持续学习任务展开。研究人员可以通过该数据集评估模型在处理多模态数据时的持续学习能力。具体而言，数据集提供了三个主要任务：时刻查询（MQ）、自然语言查询（NLQ）和视觉查询（VQ）。每个任务都有相应的评估指标，如平均召回率（R@1和R@5）和时间交并比（IoU）。研究人员可以使用数据集中的视频和文本对模型进行训练和测试，并通过自监督学习和记忆模块来提升模型的性能。此外，数据集还提供了详细的训练和评估协议，确保不同模型之间的公平比较。

背景与挑战

背景概述

ViLCo-Bench是由新南威尔士大学计算机科学与工程学院的研究团队于2024年提出的首个专注于视频与语言持续学习（Continual Learning, CL）的基准数据集。该数据集旨在解决视频与文本输入的多模态持续学习问题，特别是在动态环境中模型如何持续适应新任务并保留已有知识。ViLCo-Bench的创建标志着视频-语言持续学习领域的一个重要里程碑，填补了现有基准数据集在跨模态任务评估上的空白。该数据集基于公开的Ego4D数据集构建，包含长达十分钟的视频片段及其对应的语言查询，涵盖了多种非分类任务，如情景记忆检索、跨模态理解和多任务学习。ViLCo-Bench的推出为多模态持续学习研究提供了标准化平台，推动了该领域的进一步发展。

当前挑战

ViLCo-Bench在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，视频-语言持续学习任务要求模型能够处理长视频片段和复杂的自然语言查询，这对计算资源和内存管理提出了极高要求。其次，视频与文本之间的对齐问题尤为突出，尤其是在开放词汇查询中，模型需要准确理解语义关系并提取相关信息。此外，数据标注的复杂性也是一个重要挑战，视频中的多标签和多时间窗口标注增加了数据处理的难度。最后，现有的持续学习方法大多针对单模态数据设计，难以直接应用于多模态任务，尤其是在处理长视频和复杂语言查询时，模型容易发生灾难性遗忘。ViLCo-Bench通过引入自监督学习和记忆高效框架，部分缓解了这些问题，但仍需进一步研究以应对多模态持续学习的复杂性。

常用场景

经典使用场景

ViLCo-Bench数据集主要用于视频-语言持续学习（Continual Learning, CL）领域的研究，特别是在处理长视频和自然语言查询的复杂任务中。该数据集通过提供十分钟长的视频片段及其对应的语言查询，支持模型在持续学习过程中处理跨模态任务，如时刻查询（MQ）、自然语言查询（NLQ）和视觉查询（VQ）。这些任务要求模型不仅能够理解视频内容，还需在时间维度上精确定位与语言查询相关的片段。

解决学术问题

ViLCo-Bench解决了视频-语言持续学习中的多个关键学术问题。首先，它填补了现有持续学习基准在跨模态任务上的空白，特别是针对视频和文本的复杂交互任务。其次，该数据集通过引入长视频片段和开放词汇的自然语言查询，挑战了现有模型在处理时间复杂性和语言多样性方面的能力。此外，ViLCo-Bench还通过自监督学习和记忆高效框架，缓解了持续学习中的灾难性遗忘问题，推动了模型在动态环境中的适应能力。

实际应用

在实际应用中，ViLCo-Bench数据集可广泛应用于需要持续学习和跨模态理解的场景，如自动驾驶、家庭机器人以及智能监控系统。例如，在自动驾驶中，模型需要持续学习来自摄像头和传感器的视频数据，并结合自然语言指令进行决策。家庭机器人则可以通过该数据集学习如何根据用户的语音指令执行复杂的任务，如“找到我昨天放在桌子上的钥匙”。这些应用场景展示了ViLCo-Bench在现实世界中的巨大潜力。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，视频语言持续学习（Video-Language Continual Learning, VLCL）领域逐渐成为多模态机器学习的前沿研究方向之一。随着自动驾驶和家庭机器人等实际应用对持续数据流的需求增加，传统的静态大规模数据集训练方法已无法满足动态环境下的学习需求。ViLCo-Bench作为首个专注于视频语言持续学习的基准数据集，填补了这一领域的空白。该数据集通过引入长视频片段和复杂的自然语言查询任务，挑战了现有持续学习模型在多模态任务中的表现。ViLCo-Bench不仅定义了新的任务类型，如时刻查询（MQ）、自然语言查询（NLQ）和视觉查询（VQ），还提出了基于自监督学习和记忆高效框架的解决方案，以应对长视频处理和跨模态对齐的挑战。这一基准的推出为多模态持续学习的研究提供了标准化平台，推动了AI系统在动态环境中持续学习能力的提升。

相关研究论文

• ViLCo-Bench: VIdeo Language COntinual learning Benchmark

  新南威尔士大学计算机科学与工程学院 · 2024年