Multi-entity Video Transformers for Fine-Grained Video Representation Learning

📄 arXiv: 2311.10873v2 📥 PDF

作者: Matthew Walmer, Rose Kanjirathinkal, Kai Sheng Tai, Keyur Muzumdar, Taipeng Tian, Abhinav Shrivastava

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-17 (更新: 2025-06-22)

备注: Published at the 12th Workshop on Fine-Grained Visual Categorization (CVPRW 2025)

💡 一句话要点

提出多实体视频变换器以解决细粒度视频表示学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 细粒度视频表示 自监督学习 多实体表示 视频理解 变换器架构 动作识别 帧检索

📋 核心要点

  1. 现有方法通常采用晚融合架构，将帧简化为单维向量，导致跨帧动态建模能力不足。
  2. 论文提出的MV-Former通过将帧视为多个实体的集合，改进了时间信息的处理，增强了模型的表现力。
  3. 实验结果显示，MV-Former在多个细粒度视频基准上达到了最新的性能，超越了部分使用额外监督的数据的方法。

📝 摘要（中文）

细粒度视频表示学习领域专注于为时间密集型任务生成逐帧表示，如细粒度动作阶段分类和帧检索。本文通过重新审视视频表示学习的变换器架构设计，推动了自监督模型的最新进展。我们的方法通过在时间管道中改进场景信息的共享，采用每帧多个显著实体的表示。与以往的晚融合架构不同，我们的多实体视频变换器（MV-Former）将帧处理为跨时间链接的实体组。实验表明，MV-Former在多个细粒度视频基准上超越了先前的自监督方法，并且在结合额外的预训练数据后，性能进一步提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决细粒度视频表示学习中的帧间动态建模不足问题。现有方法通常将视频帧简化为单一维度向量，限制了对复杂视频场景的理解。

核心思路：MV-Former通过将每帧表示为多个显著实体的集合，增强了时间信息的共享和处理能力。这种设计允许模型更好地捕捉跨帧的动态关系。

技术框架：MV-Former的整体架构包括多个模块，首先通过可学习的空间令牌池化策略提取每帧的显著区域特征，然后将这些特征作为时间上链接的令牌进行处理。

关键创新：最重要的创新在于引入了多实体表示和可学习的空间令牌池化策略，这与传统的晚融合方法本质上不同，后者在建模时丢失了丰富的空间信息。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化帧间的关联性，并通过调整网络结构以适应多实体的处理需求，确保了模型的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MV-Former在多个细粒度视频基准上达到了最新的性能，超越了之前的自监督方法，并在结合Kinetics-400的额外预训练数据后，性能进一步提升，显示出显著的效果改善。

🎯 应用场景

该研究在细粒度视频分析、动作识别和视频检索等领域具有广泛的应用潜力。通过提升视频表示的精细度，MV-Former可以为智能监控、体育分析和人机交互等实际场景提供更准确的支持，未来可能推动相关技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The area of temporally fine-grained video representation learning focuses on generating frame-by-frame representations for temporally dense tasks, such as fine-grained action phase classification and frame retrieval. In this work, we advance the state-of-the-art for self-supervised models in this area by re-examining the design of transformer architectures for video representation learning. A key aspect of our approach is the improved sharing of scene information in the temporal pipeline by representing multiple salient entities per frame. Prior works use late-fusion architectures that reduce frames to a single-dimensional vector before modeling any cross-frame dynamics. In contrast, our Multi-entity Video Transformer (MV-Former) processes the frames as groups of entities represented as tokens linked across time. To achieve this, we propose a Learnable Spatial Token Pooling strategy to identify and extract features for multiple salient regions per frame. Through our experiments, we show that MV-Former outperforms previous self-supervised methods, and also surpasses some prior works that use additional supervision or training data. When combined with additional pre-training data from Kinetics-400, MV-Former achieves a further performance boost. Overall, our MV-Former achieves state-of-the-art results on multiple fine-grained video benchmarks and shows that parsing video scenes as collections of entities can enhance performance in video tasks.