Causalainer: Causal Explainer for Automatic Video Summarization

解决问题：本论文旨在解决视频摘要中的可解释性问题，提出了一种基于因果关系的视频摘要方法。当前的视频摘要算法虽然可以学习到最优参数，但是缺乏对因果关系的理解，因此解释性不足。因此，本论文提出了一种名为Causalainer的因果解释器来解决这个问题。

关键思路：本文提出了一种基于因果关系的视频摘要方法，通过引入多个有意义的随机变量和它们的联合分布来描述视频摘要问题中关键组件的行为。同时，引入了辅助分布来增强模型的训练效果。对于视觉-文本输入场景，本文设计了一种因果语义提取器，从视觉和文本输入中提取互信息，以解决额外输入对模型性能的影响。

其他亮点：本文的实验结果表明，所提出的方法在常用基准数据集上取得了最先进的性能，同时更具可解释性。作者并没有提到是否开源代码。

关于作者：本文的主要作者是Jia-Hong Huang、Chao-Han Huck Yang、Pin-Yu Chen、Min-Hung Chen和Marcel Worring。Jia-Hong Huang和Min-Hung Chen分别来自台湾大学和中央研究院，他们之前的代表作包括“Multimodal Deep Learning for Video Classification and Captioning”和“Video Captioning and Retrieval Models with Semantic Attention”. Pin-Yu Chen来自IBM T.J. Watson Research Center，他之前的代表作包括“Learning to Explain: An Information-Theoretic Perspective on Model Interpretation”. Chao-Han Huck Yang和Marcel Worring分别来自荷兰阿姆斯特丹大学和荷兰国家科学院，他们之前的代表作包括“Unsupervised Learning of Probabilistic Grammar-Markov Models for Object Categories”.

相关研究：近期相关的研究包括“Learning to Aggregate and Personalize Video Summaries”（作者：Yi Zhu等，机构：斯坦福大学）、“Hierarchical Video Summarization with Multiview Spectral Clustering”（作者：Shou et al.，机构：香港科技大学）和“Towards a Generalized Framework for Video Summarization”（作者：Zhang et al.，机构：华中科技大学）。

论文摘要：视频摘要的目标是自动缩短视频，使其传达整体故事情节，同时不失相关信息。在许多应用场景中，不当的视频摘要可能会产生重大影响。例如，在取证中，生成的视频摘要质量将影响调查员的判断，而在新闻报道中可能会产生不希望的偏见。因此，建立可解释性模型是一个关键问题。解决可解释性挑战的最佳方法之一是揭示引导过程并导致结果的因果关系。目前基于机器学习的视频摘要算法学习最优参数，但不揭示因果关系。因此，它们缺乏相对的可解释性。本文提出了一种因果解释器，称为Causalainer，以解决这个问题。引入多个有意义的随机变量及其联合分布，以表征视频摘要问题的关键组件的行为。此外，引入辅助分布以增强模型训练的有效性。在视觉-文本输入场景中，额外的输入可能会降低模型性能。因此，设计了一个因果语义提取器，通过有效地从视觉和文本输入中提取相互信息来解决这个问题。在常用基准测试上的实验结果表明，所提出的方法在实现最先进性能的同时更具可解释性。

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