Leveraging Vision-Language Pre-training for Human Activity Recognition in Still Images

📄 arXiv: 2506.13458v1 📥 PDF

作者: Cristina Mahanta, Gagan Bhatia

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-06-16

💡 一句话要点

利用视觉-语言预训练提升静态图像中的人类活动识别

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

关键词: 人类活动识别 静态图像 视觉-语言预训练 多模态学习 CLIP模型 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法在静态图像中识别人的活动时缺乏运动线索，导致准确率低。
  2. 论文提出通过微调多模态CLIP模型，利用视觉-语言预训练来提升静态图像中的活动识别能力。
  3. 实验结果显示，基础CNN模型的准确率为41%，而微调后的CLIP模型准确率提升至76%，效果显著。

📝 摘要（中文）

在单张照片中识别人的活动可以实现索引、安全和辅助应用，但缺乏运动线索。通过使用285张标注为行走、跑步、坐着和站立的MSCOCO图像，基础卷积神经网络的准确率仅为41%。而通过微调多模态CLIP模型，这一准确率提升至76%。这表明对比视觉-语言预训练显著改善了静态图像中的动作识别，适用于实际部署。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在静态图像中识别人的活动这一具体问题。现有方法如基础卷积神经网络在缺乏运动信息的情况下，准确率较低，无法满足实际应用需求。

核心思路：论文的核心解决思路是利用对比视觉-语言预训练的多模态CLIP模型，通过结合视觉信息和语言描述来增强静态图像中的活动识别能力。这种设计能够有效利用图像与文本之间的关联性。

技术框架：整体架构包括数据准备、模型选择、预训练和微调几个主要阶段。首先，使用标注的MSCOCO图像数据集进行训练，然后选择CLIP模型进行微调，以适应特定的活动识别任务。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了对比视觉-语言预训练方法，显著提升了静态图像的动作识别能力。这一方法与传统的单一视觉模型相比，能够更好地理解图像内容与语言描述的关系。

关键设计：在模型设计中，使用了特定的损失函数来优化视觉与语言特征的对比学习，同时调整了网络结构以适应多模态输入，确保模型能够有效学习到活动的特征。

📊 实验亮点

实验结果显示，基础卷积神经网络在活动识别任务中的准确率仅为41%，而经过微调的多模态CLIP模型准确率提升至76%。这一提升幅度表明对比视觉-语言预训练在实际应用中的有效性，具有显著的性能改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、安全系统和人机交互等。通过提高静态图像中的活动识别能力，可以在多种场景中实现更高效的自动化处理和决策支持，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recognising human activity in a single photo enables indexing, safety and assistive applications, yet lacks motion cues. Using 285 MSCOCO images labelled as walking, running, sitting, and standing, scratch CNNs scored 41% accuracy. Fine-tuning multimodal CLIP raised this to 76%, demonstrating that contrastive vision-language pre-training decisively improves still-image action recognition in real-world deployments.