CUHK博士论文:构建高效可扩展的视频理解AI模型

CUHK博士论文提出高效可扩展的视频理解AI模型,涵盖视频分类、动作检测、问答和场景生成。

原文标题:【CUHK博士论文】构建高效且可扩展的视频理解AI模型

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

这篇CUHK的博士论文探讨了如何构建高效且可扩展的视频理解AI模型,以应对视频数据日益增长的挑战。论文提出了四个主要贡献:

1. 时空适配器(ST-Adapter):一种新的视频分类迁移学习方法,可以高效地将图像基础模型应用于动作识别,只需少量参数调整。
2. 人物场景关系视频动作检测网络(ACAR-Net):无需显式关系和物体标注即可学习和编码人物场景关系特征,提高动作检测性能。
3. 零样本视频问答的检索回答(R2A)框架:通过结合外部知识源增强现有多模态模型,实现可扩展和可持续的知识更新。
4. 两步式视频场景生成框架:先生成高质量的第一帧,再根据场景语义进行动画化,从而生成高质量的时间连贯视频。

这些方法分别解决了视频理解任务中不同方面的效率和可扩展性问题,为未来视频理解研究提供了有价值的参考。

怜星夜思:

1、ST-Adapter相比于传统的迁移学习方法,除了效率上的提升,还有什么其他优势?
2、ACAR-Net无需显式关系和物体标注即可提升性能,这背后的原理是什么?它如何学习和编码人物场景关系?
3、两步式视频场景生成框架相比于一步式生成方法,有哪些具体的优势?这种先静态后动态的策略有什么局限性?

原文内容

来源:专知

本文约1000字,建议阅读5分钟

本文提出了旨在解决视频理解任务中效率和可扩展性挑战的创新方法。


视频理解在计算机视觉中是一个重大挑战,因为每天有数十亿视频被消费,同时还有数百万新视频不断产生。为了帮助人类在推荐系统、机器人助手和自动驾驶等多个任务中,开发出一种可靠的视频理解模型至关重要。
过去十年中,计算机硬件、深度学习技术的进步以及大量数据,推动了计算机视觉研究的显著进展。然而,由于视频中增加的时间维度,视频研究依然是不成熟且充满挑战的。视频理解需要同时对空间和时间信息进行建模,这使得任务更加复杂。此外,视频处理和分析需要大量的计算资源和时间,且由于其高维性,标注视频数据耗时且困难。
本文提出了旨在解决视频理解任务中效率和可扩展性挑战的创新方法。本研究的第一个贡献是引入了一种新颖的视频分类迁移学习方法,称为时空适配器(ST-Adapter)。通过利用ST-Adapter,可以用最少的参数变化和更新,将图像基础模型适应于动作识别任务。这种方法显著提高了图像到视频迁移学习的效率。第二个贡献是引入人物场景关系的视频动作检测网络,称为ACAR-Net。ACAR-Net旨在学习和编码关系特征,从而显著提高动作检测性能。值得注意的是,这是在不需要显式关系和物体标注的情况下实现的。我们做出的第三个贡献是针对零样本视频问答(VideoQA)的检索回答(R2A)框架。R2A框架旨在通过结合访问外部知识源来增强现有的多模态模型。这种设计选择使模型的知识源和组件能够以可扩展和可持续的方式进行最小成本的更新。最后,我们通过生成方法探索视频场景理解。我们的贡献在于一个两步式生成框架,将这一复杂任务分解为两个更简单的子问题。在第一阶段,我们仅生成高质量的第一帧。在第二阶段,我们根据场景的语义含义对场景进行动画化,以获得时间上连贯的视频,从而取得了高质量的视频生成结果。通过所提出的框架,静态和动态内容可以以循序渐进的方式实现,从而大幅度提高了生成质量。
https://repository.lib.cuhk.edu.hk/en/item/cuhk-3368889



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关于“两步式视频场景生成框架相比于一步式生成方法,有哪些具体的优势?”这个问题,我的看法是:循序渐进的策略还可以更好地控制生成过程,例如,可以先根据用户需求生成一个高质量的第一帧,然后再根据第一帧的内容生成符合逻辑的后续帧。

ST-Adapter的参数量少,意味着模型的存储空间和计算资源需求更低,这在实际应用中,尤其是在移动设备或边缘计算场景下,是一个很大的优势。

我猜想ACAR-Net可能是通过某种隐式学习的方式来捕捉人物场景关系的。比如,它可以学习人物和场景的联合特征表示,并在特征空间中对它们的关系进行建模。

会不会是利用了注意力机制?注意力机制可以让模型关注到人物和场景之间重要的交互区域,从而隐式地学习它们的关系。

我觉得除了效率提升,ST-Adapter可能在减少过拟合方面也有优势。由于它只调整少量参数,可以避免在小数据集上过度拟合,从而提高模型的泛化能力。

我感觉这可能跟自监督学习有关。也许ACAR-Net使用了某种自监督学习任务来预训练模型,从而在没有显式标注的情况下学习到人物场景关系。

对于“两步式视频场景生成框架相比于一步式生成方法,有哪些具体的优势?这种先静态后动态的策略有什么局限性?”这个问题,我想说:局限性在于两阶段之间可能存在信息丢失,导致生成的视频不够连贯自然。另外,这种方法可能难以处理场景中复杂的动态变化。

从论文中提到的“最小成本的更新”来看,ST-Adapter的更新成本很可能也比传统方法低,这对于需要频繁更新模型的应用场景来说非常重要。

“ST-Adapter相比与传统的迁移学习方法,除了效率上的提升,还有什么其他优势?”这个问题提的很好!两步式生成框架可以将复杂的视频生成任务分解成两个更简单的子问题,从而降低了学习难度,并且可以分别对静态和动态内容进行优化,提高生成质量。一步到位的方式对模型要求太高。