Mug-STAN: Adapting Image-Language Pretrained Models for General Video Understanding

📄 arXiv: 2311.15075v1 📥 PDF

作者: Ruyang Liu, Jingjia Huang, Wei Gao, Thomas H. Li, Ge Li

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-25

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Mug-STAN以解决视频理解中的图像语言模型适应性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 图像语言模型 多模态学习 时间建模 特征对齐 深度学习 视频检索

📋 核心要点

  1. 现有图像语言模型在视频理解中面临非通用的时间建模和视频文本数据不对齐的挑战。
  2. Mug-STAN通过空间-时间模块和互引导对齐机制，提升了图像语言模型在视频任务中的适应性。
  3. 实验结果显示，Mug-STAN在多个数据集上实现了最先进的零-shot和微调结果，显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

大规模图像语言预训练模型（如CLIP）在多模态知识获取方面表现出色，但如何有效扩展至一般视频理解仍是一个待探索的领域。本文从模型和数据的角度研究图像到视频的迁移，揭示了非通用的时间建模和部分不对齐的视频文本数据这两个主要障碍。为此，提出了具有互引导对齐模块的空间-时间辅助网络（Mug-STAN），该框架通过分解的空间-时间模块实现通用的时间建模，并通过引入来自另一模态的特征聚合来抑制不对齐。实验结果表明，Mug-STAN显著提升了图像语言预训练模型在视频文本后预训练和微调阶段的适应性。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何有效地将图像语言预训练模型扩展到视频理解任务中。现有方法在时间建模和视频文本数据对齐方面存在不足，导致适应性差。

核心思路：论文提出的Mug-STAN框架通过引入空间-时间模块和互引导对齐机制，旨在实现更通用的时间建模，并减少模态间的不对齐现象。这样的设计使得模型能够更好地处理视频数据。

技术框架：Mug-STAN的整体架构包括两个主要模块：空间-时间辅助网络（STAN）和互引导对齐模块（Mug）。STAN通过分支结构实现空间和时间的解耦建模，而Mug则通过特征聚合来抑制模态间的不对齐。

关键创新：Mug-STAN的核心创新在于其互引导对齐机制，通过引入来自另一模态的特征聚合，有效解决了视频文本数据的不对齐问题。这一方法与传统的单一模态处理方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，Mug-STAN采用了特征聚合策略，优化了损失函数以增强对齐效果，并在网络结构上实现了空间和时间的分解，以提高模型的通用性和适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Mug-STAN在多个数据集（如MSR-VTT、Kinetics-400等）上实现了最先进的零-shot和微调结果，显著提升了性能，尤其是在视频文本后预训练和微调阶段，提升幅度超过了现有基线模型。

🎯 应用场景

Mug-STAN的研究成果在视频理解、视频检索和多模态对话等领域具有广泛的应用潜力。通过提升图像语言模型在视频任务中的适应性，该框架能够推动智能视频分析和交互系统的发展，未来可能在教育、娱乐和安全监控等多个领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large-scale image-language pretrained models, e.g., CLIP, have demonstrated remarkable proficiency in acquiring general multi-modal knowledge through web-scale image-text data. Despite the impressive performance of image-language models on various image tasks, how to effectively expand them on general video understanding remains an area of ongoing exploration. In this paper, we investigate the image-to-video transferring from the perspective of the model and the data, unveiling two key obstacles impeding the adaptation of image-language models: non-generalizable temporal modeling and partially misaligned video-text data. To address these challenges, we propose Spatial-Temporal Auxiliary Network with Mutual-guided alignment module (Mug-STAN), a simple yet effective framework extending image-text model to diverse video tasks and video-text data.Specifically, STAN adopts a branch structure with decomposed spatial-temporal modules to enable generalizable temporal modeling, while Mug suppresses misalignment by introducing token-wise feature aggregation of either modality from the other. Extensive experimental results verify Mug-STAN significantly improves adaptation of language-image pretrained models such as CLIP and CoCa at both video-text post-pretraining and finetuning stages. With our solution, state-of-the-art zero-shot and finetuning results on various downstream datasets, including MSR-VTT, DiDeMo, LSMDC, Kinetics-400, Something-Something-2, HMDB-51, UCF- 101, and AVA, are achieved. Moreover, by integrating pretrained Mug-STAN with the emerging multimodal dialogue model, we can realize zero-shot video chatting. Codes are available at https://github.com/farewellthree/STAN