Feature Hallucination for Self-supervised Action Recognition

📄 arXiv: 2506.20342v1 📥 PDF

作者: Lei Wang, Piotr Koniusz

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-25

备注: Accepted for publication in International Journal of Computer Vision (IJCV)

💡 一句话要点

提出深度转化动作识别框架以提升视频动作识别准确性

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频动作识别 深度学习 多模态特征 对象检测 显著性检测

📋 核心要点

  1. 现有方法在视频动作识别中往往依赖于原始像素，缺乏高层次的语义理解和多模态特征的有效整合。
  2. 本文提出了一种深度转化动作识别框架，通过联合预测动作概念和辅助特征，利用幻觉流推断缺失线索。
  3. 该框架在Kinetics-400、Kinetics-600和Something-Something V2等多个基准上实现了最先进的性能，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

理解视频中的人类动作不仅依赖于原始像素分析，还需要高层次的语义推理和多模态特征的有效整合。本文提出了一种深度转化动作识别框架，通过联合预测动作概念和辅助特征来提升识别准确性。在测试阶段，幻觉流推断缺失线索，丰富特征表示而不增加计算开销。为关注与动作相关的区域，本文引入了两种新颖的领域特定描述符：对象检测特征（ODF）和显著性检测特征（SDF）。该框架与多种辅助模态无缝集成，并在多个基准上实现了最先进的性能，展示了其在捕捉细粒度动作动态方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视频动作识别中对高层次语义理解和多模态特征整合不足的问题。现有方法往往仅依赖于原始像素，导致识别准确性受限。

核心思路：提出一种深度转化动作识别框架，通过联合预测动作概念和辅助特征，利用幻觉流推断缺失线索，从而增强特征表示。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：动作概念预测和辅助特征预测。通过引入对象检测特征（ODF）和显著性检测特征（SDF），框架能够捕捉上下文线索和重要空间模式。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了幻觉流机制和领域特定描述符，使得模型在不增加计算开销的情况下，能够有效推断缺失信息，提升动作识别的准确性。

关键设计：在损失函数设计上，本文引入了鲁棒损失函数以减轻特征噪声，同时结合了随机性不确定性建模，以处理辅助特征的不确定性。

📊 实验亮点

在Kinetics-400、Kinetics-600和Something-Something V2等多个基准上，该框架实现了最先进的性能，具体提升幅度达到XX%，相较于现有基线方法显著提高了动作识别的准确性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、体育分析和人机交互等场景。通过提升视频动作识别的准确性，能够为自动化监控系统提供更为精准的行为识别，进而推动智能安防和人机协作的发展。

📄 摘要（原文）

Understanding human actions in videos requires more than raw pixel analysis; it relies on high-level semantic reasoning and effective integration of multimodal features. We propose a deep translational action recognition framework that enhances recognition accuracy by jointly predicting action concepts and auxiliary features from RGB video frames. At test time, hallucination streams infer missing cues, enriching feature representations without increasing computational overhead. To focus on action-relevant regions beyond raw pixels, we introduce two novel domain-specific descriptors. Object Detection Features (ODF) aggregate outputs from multiple object detectors to capture contextual cues, while Saliency Detection Features (SDF) highlight spatial and intensity patterns crucial for action recognition. Our framework seamlessly integrates these descriptors with auxiliary modalities such as optical flow, Improved Dense Trajectories, skeleton data, and audio cues. It remains compatible with state-of-the-art architectures, including I3D, AssembleNet, Video Transformer Network, FASTER, and recent models like VideoMAE V2 and InternVideo2. To handle uncertainty in auxiliary features, we incorporate aleatoric uncertainty modeling in the hallucination step and introduce a robust loss function to mitigate feature noise. Our multimodal self-supervised action recognition framework achieves state-of-the-art performance on multiple benchmarks, including Kinetics-400, Kinetics-600, and Something-Something V2, demonstrating its effectiveness in capturing fine-grained action dynamics.