Highlight Detection In Video

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Highlight Detection，直译过来就是高光检测，一般应用在图像或视频里，本文主要关注视频场景，其任务就是从一段长视频里找到某个“高光”的片段。这里的“高光”是一个非常宽泛的定义，不像 ctr/cvr 有明确的含义，不同场景下对“高光”的定义不一样：比如说对于带货直播，高光片段也许是 gmv 最高的时间段；对于非带货直播，高光的片段也许是观看人数或者刷礼物最多的时间段。

Highlight Detection 在实际的应用场景较为广泛：一些视频网站(如爱奇艺、哔哩哔哩)里鼠标停留在视频上时会自动播放一些片段，这些片段可认为是高光片段；主流的直播平台基本都提供了直播回放工具，其中往往也会提供高光片段的候选，除了提供给用户侧，广告主/商家侧也会提供类似产品，如巨量千川、磁力金牛等平台的产品

Highlight Detection 在学术界也是一个研究方向，但是学界基本研究局限在几个人工标注的数据集上，一般无法直接应用到实际的生产环境中，原因就是上面说的，不同场景下对高光的定义不一样，需要的数据集也不一样。Highlight Detection 相关 paper 不少，本文主要讲2 篇更贴近业界的 paper，可以重点关注高光的监督信号的定义，损失函数的设计以及数据集的获取

TaoHighlight

这个方法来自 TaoHighlight: Commodity-Aware Multi-Modal Video Highlight Detection in E-Commerce

这是淘宝在 2021 提出的一个方法，总体的模型结构图如下图所示，模型不复杂，左边是抽取多模态特征部分，右边则是基于抽取出来的特征和 score，通过 GCN 做 finetune，损失函数由两部分组成，即 Loss_reg 和 Loss_ag

特征工程部分，visual information 通过 I3D+BiGRU 提取，比较常规；text information 提出了一个 QFGA(Query-Focus Graph Aggregation), 一个基于 graph 抽取特征的模块

Co-Attention Module，这个模块主要作用是融合多模态特征（即 visual information 和 text information），基本的原理是参考了 trasformer 的 self-attention 机制, 对于下面左边的 block，\(v\) 相当于 query, \(s\) 相当于 key 和 value

其计算逻辑如下图所示

Graph-based Fine-tuning: 这部分主要是为了减少抽取出来的特征里的 noise；paper 里是这么说的: Due to the presence of visual and text noises in multi-modal video highlight detection, we propose a graph based fine-tuning module to improve the accuracy of our model.，但是也没进一步说明原因

具体的做法就是给每帧打一个分，然后选取按 score 排序 topk 的 frame 构造一个 graph，基于 graph 做 GCN 的计算，关于 GCN 的详细解释可参考这篇文章：Understanding Convolutions on Graphs，

而最终的损失函数由 2 部分组成，\(L_{reg}\) 和 \(L_{ag}\), 两部分的含义如下

\(L_{reg}\) ，计算预估的开始/结束时间和真正的开始/结束时间的的差异，计算方式如下

\[L_{reg} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}[R(\hat{s_i}, s_i) + R(\hat{e_i}, e_i)]\]

各符号含义如下

  • \(s_i\), \(e_i\): 预估的高光片段的开始和结束时间点
  • \(\hat{s_i}\), \(\hat{e_i}\): 高光开始和结束时间的 ground truth
  • \(R\): L1 函数

\(L_{ag}\) 计算方式如下, 主要用来计算两段视频的相关性，\(k\) 表示将每段视频切成 \(k\) 段 clips，主要由三项组成

\[L_{ag} = - \sum_{i=1}^{k}e(v_i, \hat{v})\]

\[e(v_i, v_j) = \theta_{r} \cdot r(v_i, v_j)+\theta_{d} \cdot d(v_i, v_j)+\theta_{s} \cdot \cos(v_i, v_j)\]

各符号含义如下

  • \(v_i\), \(\hat{v_i}\): 预估的高光片段和 ground truth
  • \(r(v_i, v_j) = \frac{I(v_i, v_j)}{U(v_i, v_j)}\), 就是 IoU 指标，表示重合面积占比
  • \(d(v_i, v_j) = \frac{ |c_i - c_j|}{U(v_i, v_j)}\), \(c_i\) 和 \(c_j\) 表示两个 video 的中心位置
  • \(cos\): 两个片段的 cos 相似性

预估时实际是一个多分类模型(softmax)，会对最后构造的 graph 做一个预估，并选择概率最大的一帧作为起始帧，然后取其后的 128 frame作为固定的高光片段

实验评估的效果指标就是看各种 IoU 的占比，数据集是 taobao 提供的包含 5 个大分类的数据，整个 dataset 的信息如下

paper 做了消融实验，结果如下图所示

各符号含义如下，可以看到文本特征，Graph-based Fine-tuning 以及损失函数中的 \(L_{ag}\) 项作用还是不小的

  • w/o.ti. 去掉文本特征
  • w/o.ci. 文本特征只包含 video title（去掉了商品 titile 和商品属性）
  • w/o.st. 去掉了 Graph-based Fine-tuning
  • w/o.ag. 去掉了损失函数中的 \(L_{ag}\) 项

“unsupervised” solution

上面的 TaoHighlight 方法使用的是人工标注的数据集，其缺陷是比较明显的，即人工标注导致了成本较高，可维护性太差；一是高光的定义因人而异，标注时主观性会比较强，二是成本和标注的难度决定了数据更新频率不会很高，这在业界基本是无法接受的

那很自然就会想到，能否利用一些无须标注的信号来规避掉需要人工打标这个环节呢？这篇 paper 就提供了一个思路 Less is More: Learning Highlight Detection from Video Duration

peper 认为 Less is More, 即越短的视频的信息量就越高，所以切分出来的片段都可以认为是高光片段，反之越长的视频的信息量约低，切出来的都不是高光片段，因此，paper 将训练样本 \(D\) 分为分为三部分，即\(D= \lbrace D_S, D_L, D_R \rbrace\)，\(D_S\) 表示短视频的集合，\(D_L\) 表示长视频的集合，paper 将短于 15s 定义为短视频，长于 45s 的定义为长视频

每个视频都会被切成等成的 segment，记为 \(s\), \(v(s)\) 表示 segment 对应的视频

paper 采用了 pair-wise 的方法来构造样本，即从 \(D_S\) 和 \(D_L\) 切好的 segment 中分别取出一个，来构成一对 pair \((s_i, s_j)\)，然后基于下面的 ranking loss 计算两部分的差异，这里的 ranking loss 其实是一类损失函数，常见的 triplet loss、magrin loss、hinge loss 其实都可以算做 ranking loss

损失函数的表达如下

\[L(D) = \sum_{(s_i, s_j) \in \mathcal{P}} \max(0, 1 - f(x_i) + f(x_j))\]

但这种认为短视频切出来的都是高光，长视频切出来都不是高光的方法显然是比较武断的，或者说存在 noise，所以需要计算每对 pair 的置信度，因此引入了一个 binary latent variable \(w_{ij}\)，表示每对 pair 的置信度, 因此上面的损失函数变成了如下形式

\[ \begin{align*} &L(D) = \sum_{(s_i, s_j) \in \mathcal{P}} w_{ij} \max(0, 1 - f(x_i) + f(x_j)) \\\ &\begin{array} \\\ s.t.& \sum_{(s_i, s_j) \in \mathcal{P}} w_{ij} = p|\mathcal{P}|, w_{ij} \in [0,1] \\\ &w_{ij} = h(x_i, x_j) \end{array} \end{align*} \]

上面的 \(p\) 表示训练样本里有效的 pair 的比例，\(h\) 则是计算 \(w_{ij}\) 这个 variable 的网络，在训练时会跟原来的网络做 joint training，实际实现时，会通过分 batch + softmax 生效

虽然这里通过 \(w_{ij}\) 做到了在统计意义上只有部分样本有效，但是未必就能把 noise 完全干掉，因为缺少人工先验的信息，可能最终训练出来，在真正有效的 pair 上，\(w_{ij}\) 可能会更小

总体的模型和流程如下图所示，\(\mathcal{P_1}\) 到 \(\mathcal{P_t}\) 可认为是 \(t\) 个 batch，每个 batch 有 n 个 pair

上面也提到，\(w_{ij}\)实际的生效是通过分 batch + softmax，即上面的损失函数最终会改成如下形式，\(\sigma\) 是个 softmax 函数，生效在 \(\mathcal{P_g}\) 中，相当于 \(p=\frac{1}{n}\)

\[ \begin{align*} &L(D) = \sum_{g=1}^{m} \sum_{(s_i, s_j) \in \mathcal{P_g}} w_{ij} \max(0, 1 - f(x_i) + f(x_j)) \\\ &\begin{array}\\\ s.t.& \sum_{(s_i, s_j) \in \mathcal{P_g}} w_{ij} = \sum_{(s_i, s_j) \in \mathcal{P_g}} \sigma(h(x_i, x_j)) = 1 \\\ &w_{ij} \in [0,1] \end{array} \end{align*} \]

实验采用的指标是 mAP(mean average precision)，在 object detection 中比较常见的指标，可以简单理解为多个类别物体检测中，每一个类别都可以根据recall和precision绘制一条曲线，AP 就是该曲线下的面积，mAP是多个类别AP的平均值

mAP 的定义跟 AUC 有点像，只是这里采用了 PR 曲线，AUC 采用的是 ROC 曲线，两者的区别可参考 ROC 曲线与 PR 曲线

实验主要在两个公开数据集上做，数据集为 YouTube Highlights 和 TVSum，数据集里对视频做了分类(domain)，因此也尝试了总体建模（下图的 Ours-A）和分 domain 建模（下图的 Ours-S），效果还是挺不错的，也超过了一些 supervised 的方法

文章也做了消融实验，主要是 2 部分

（1）针对上面的binary latent variable \(w_{ij}\)，对比了去掉 \(w_{ij}\) （下图中的Ranking-D）和通过 EM 来更新 \(w_{ij}\) （下图中的 Ranking-EM）的效果，效果是 joint training > EM > 去掉 \(w_{ij}\)

（2）对比了数据集大小的影响，随着数据集增大，准确率逐渐上升并减缓，比较常规的结论

小结

关于 highlight detection 的 paper 不少，这里主要挑选了两篇有针对性的，两篇 paper 的一些核心点如下

第一篇 paper，TaoHighlight: Commodity-Aware Multi-Modal Video Highlight Detection in E-Commerce

  • 特征工程: video 和 text 特征的提取，通过 co-attention 机制融合这两部分特征
  • 损失函数的设计，\(L_{reg}\) + \(L_{ag}\)
  • 减少noise: graph-based fine-tunning 模块，对一些 topk 的候选做 fine-tuning

第二篇 paper，Less is More: Learning Highlight Detection from Video Duration

  • 数据集，根据 video 的长短来判断视频的是否属于高光，无需人工打标
  • 损失函数的设计，pair-wise 的 ranking loss
  • 减少noise: 通过一个可训练的 binary latent variable 来标识样本的置信度

第二篇的 paper 的模式感觉是更适合实际的生产环境的，主要是人工标注的可维护性和持续性都不好，而在第二篇基础上，真正落地时可能还有几个问题需要思考

  1. video duration 是一个比较粗糙的信号，实际的业务中，会有很多的指标(比如说 ctr、cvr、roi等)，这些指标作为高光的定义也许是一个更好的选择，同时需要权衡选择的信号的深度和数据稀疏的 trade-off
  2. 除了以上的 ranking loss，LTR(pair-wise, list-wise) 建模也是一个不错的选择，实际业务中需要考虑 pair 或 list 怎么构建
  3. 如果是直播的场景下，需要实时做高光的检测，无法拿到整个视频，需要考虑一种流式的检测方法