LLM-powered Query Expansion for Enhancing Boundary Prediction in Language-driven Action Localization

文章主要内容

本文聚焦于语言驱动的视频动作定位任务中动作边界预测问题，提出了基于大语言模型（LLM）的查询扩展方法与边界概率建模模块，以应对人工标注边界时存在的不确定性问题。具体内容如下：

1. LLM驱动的查询扩展：通过设计特定提示词，让LLM生成关于动作起始和结束边界的详细文本描述，以此补充原始查询中缺失的边界细节，为定位任务提供更精细的语义线索。
2. 查询引导的时间建模模块：该模块包含局部和全局两个分支。局部分支借助起始、原始、结束查询特征，对动作各阶段的时间依赖关系进行建模；全局分支则利用拼接后的查询特征，捕捉整个动作序列的整体时间结构，进而实现视频特征的增强。
3. 边界概率建模模块：结合帧与扩展查询的语义相似度以及帧与标注边界帧的时间距离，计算出动作边界的概率分数，将原本硬性的边界标注转化为软性的概率监督，提升模型对边界不确定性的容忍度。
4. 实验验证：在Qvhighlights、Charades - STA、TACoS三个基准数据集上，将所提方法集成到5种先进模型中进行实验。结果表明，该方法能显著提升动作边界预测的准确性，且对标注噪声具有较强的鲁棒性。

文章创新点

1. 提出LLM驱动的查询扩展方法：利用LLM生成包含动作边界细节的扩展查询，有效缓解了原始查询因缺乏边界信息而导致的标注不确定性问题。
2. 设计边界概率建模模块：通过语义