CPB数据集：由斯坦福大学发布，一个新的视频问题回答任务基准，能够连续且全面处理视频数据
2024-08-15，由斯坦福大学发布的Continuous Perception Benchmark（CPB），一个推动视频模型模仿人类连续感知能力的新基准。
数据集地址：Continuous Perception Benchmark|视频理解数据集|物体识别
一、背景：
视频理解的重要性 在计算机视觉领域，视频理解一直是一个基础而富有挑战的任务，它对于从监控到自动驾驶等多个领域都至关重要。
现有技术的局限 现有的视频模型通常要么从视频中稀疏地采样关键帧，要么将视频分割成多个块，然后在每个块内密集采样。这种方法无法像人类那样连续地处理视频信号。
目前遇到的困难和挑战：
1. 稀疏采样或分块处理：现有模型无法有效利用视频中的全部信息，导致无法全面理解视频内容。
2. 缺乏全局时间信息：仅分析关键帧或独立处理视频片段，可能会丢失全局时间信息。
3. 无法学习复杂概念：处理少量帧可能导致模型学习到的只是表面的或错误的信号，而不是像人类那样学习到组合性、直观物理学和物体永久性等关键概念。
数据集地址：Continuous Perception Benchmark|视频理解数据集|物体识别
二、让我们一起了解CPB
CPB的核心创新点在于提出了一个新的视频问题回答任务，要求模型必须连续分析整个视频流以获得最佳性能。
1. 连续感知：CPB要求模型必须连续分析整个视频流，而不是仅关注几帧或小片段。
2. 密集处理：模型需要密集地处理输入视频，以模拟人类感知视觉信号的方式。
3. 新的评估方法：通过Mean Absolute Error (MAE), Root-Mean-Square-Error (RMSE), Off-By-One accuracy (OBO), Off-By-Zero (OBZ)等指标来评估模型性能。
数据集 ：
使用OmniGibson模拟器生成数据集，创建了包含家具和随机放置在桌子上的对象的3D场景。
每个样本包括视频、物体数量和位置信息，以及详细的标注信息。设计了包括视频问题回答在内的多个核心任务。
三、让我们展望CPB应用
比如，我是一个热爱生活，热爱烹饪的美食视频博主。
我的频道专注于教人做菜，我每周都会拍摄几个新的烹饪视频，但视频编辑过程总是很耗时。这时候，CPB就能帮上大忙了。
视频拍摄
我准备好了所有食材，开始录制新的视频——比如说，教大家做经典的意大利面。我把相机放在三脚架上，开始烹饪。我一边操作，一边讲解每个步骤的要点。
智能剪辑
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自动标记和检索：视频拍摄完成后，我可以用CPB来分析整个视频。CPB能够识别出视频中的关键步骤，比如切菜、煮面、搅拌等。它甚至能识别出你讲解的每个要点，自动为这些片段打上标签。
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自动剪辑：我告诉CPB，你想要一个3分钟的精简版视频，只包含最关键的步骤。CPB会分析整个视频，自动选取最能代表每个步骤的片段，然后把这些片段剪辑在一起，生成一个连贯的视频。
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高光时刻：我还可以要求CPB找出那些特别精彩的瞬间，比如观众可能会“哇”出来的那些——比如你巧妙地把面条扔到空中，然后准确无误地接住。CPB会识别出这些瞬间，并把它们放在视频的高光时刻。
互动元素
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观众视角：我还可以利用CPB来分析观众的反馈。比如，我可以让CPB分析观众在哪个片段停留的时间最长，哪个片段的点赞和评论最多。这样，我就知道哪些内容最受欢迎，哪些可能需要改进。
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个性化推荐：如果我的频道有很多类似的视频，CPB可以帮助我分析哪些视频最符合当前观看这个视频的观众的口味，然后在视频末尾推荐给他们。
后期制作
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智能字幕：CPB还可以帮助我自动生成字幕。它能够识别视频中的对话，然后转换成文字，生成字幕文件。这样，我的视频就能更容易被不同语言的观众理解。
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内容分析：在视频发布后，CPB可以帮助我分析观众的观看习惯，比如他们通常在哪个点暂停或退出。这样，我就知道视频的哪些部分可能需要改进，哪些部分做得不错。
通过CPB的帮助，我的视频编辑工作变得轻松多了。我不再需要一帧一帧地去剪片子，也不用担心错过那些精彩的瞬间。我可以把更多的时间花在创作上，而不是后期制作上。而且啊，我的视频内容也因为更加精准和吸引人，而获得了更多的观看和点赞。这就是CPB的魔力！