Diffusion-Based Action Recognition Generalizes to Untrained Domains
作者: Rogerio Guimaraes, Frank Xiao, Pietro Perona, Markus Marks
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-10 (更新: 2025-09-22)
备注: Project page: https://www.vision.caltech.edu/actiondiff. Code: https://github.com/frankyaoxiao/ActionDiff
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于扩散模型的动作识别方法，提升模型在未训练域上的泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 动作识别 扩散模型 领域泛化 Transformer 视频理解
📋 核心要点
- 现有深度学习模型在动作识别中泛化能力不足，难以应对物种、视角和上下文等变化。
- 利用视觉扩散模型提取语义特征，并使用Transformer进行聚合，以提升模型在未训练域上的泛化能力。
- 实验表明，该方法在跨物种、跨视角和跨记录上下文的动作识别中均取得了显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
人类可以在上下文和视角发生巨大变化的情况下识别相同的动作，例如物种差异（蜘蛛与马的行走方式）、视角差异（第一人称与第三人称）以及上下文差异（现实生活与电影）。然而，当前的深度学习模型在泛化能力方面表现不佳。本文提出了一种利用视觉扩散模型（VDM）生成的特征，并通过Transformer进行聚合的方法，以实现类似人类的跨越这些挑战性条件的动作识别。研究发现，使用以扩散过程的早期时间步为条件的模型，可以突出提取特征中的语义信息而非像素级细节，从而增强泛化能力。通过实验，本文探讨了该方法在跨物种、跨视角和跨记录上下文的动作分类中的泛化性能，并在所有三个泛化基准测试中取得了新的state-of-the-art结果，使机器动作识别更接近人类的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决动作识别模型在面对未训练过的领域（例如不同的物种、视角或拍摄环境）时泛化能力不足的问题。现有的深度学习模型通常依赖于大量标注数据，并且容易过拟合到训练数据中的特定模式，导致在新的领域表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉扩散模型（VDM）提取对领域变化更鲁棒的语义特征。VDM通过学习从噪声到图像的生成过程，能够捕捉到图像中更抽象和本质的特征，从而减少对像素级别细节的依赖。此外，使用Transformer来聚合这些特征，进一步增强了模型对不同动作之间关系的理解。
技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用预训练的视觉扩散模型提取视频帧的特征；2) 对扩散模型的不同时间步的特征进行加权融合，突出语义信息；3) 使用Transformer网络对提取的特征进行时序建模和聚合，得到最终的动作类别预测。
关键创新：最重要的创新点在于利用了条件扩散模型，具体来说，使用以扩散过程的早期时间步为条件的模型来提取特征。这种方法能够更好地捕捉到图像的语义信息，而忽略掉一些不相关的像素级别细节，从而提高模型的泛化能力。与直接使用原始像素或深度网络提取的特征相比，扩散模型提取的特征更具有鲁棒性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用预训练的视觉扩散模型，避免了从头训练扩散模型的巨大计算成本；2) 通过实验确定了最佳的扩散时间步范围，以平衡语义信息和细节信息；3) 使用标准的Transformer网络结构进行时序建模，并采用交叉熵损失函数进行训练。
📊 实验亮点
该模型在跨物种、跨视角和跨记录上下文的三个泛化基准测试中均取得了state-of-the-art的结果。具体性能数据和提升幅度在论文中详细给出，表明该方法在提升动作识别模型的泛化能力方面具有显著优势。项目主页和代码已开源，方便研究者复现和进一步研究。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要鲁棒动作识别的场景，例如机器人导航、视频监控、人机交互、自动驾驶等。通过提升模型在不同环境和视角下的泛化能力，可以使这些应用更加可靠和实用。此外，该方法还可以推广到其他需要跨领域泛化的视觉任务中。
📄 摘要（原文）
Humans can recognize the same actions despite large context and viewpoint variations, such as differences between species (walking in spiders vs. horses), viewpoints (egocentric vs. third-person), and contexts (real life vs movies). Current deep learning models struggle with such generalization. We propose using features generated by a Vision Diffusion Model (VDM), aggregated via a transformer, to achieve human-like action recognition across these challenging conditions. We find that generalization is enhanced by the use of a model conditioned on earlier timesteps of the diffusion process to highlight semantic information over pixel level details in the extracted features. We experimentally explore the generalization properties of our approach in classifying actions across animal species, across different viewing angles, and different recording contexts. Our model sets a new state-of-the-art across all three generalization benchmarks, bringing machine action recognition closer to human-like robustness. Project page: https://www.vision.caltech.edu/actiondiff. Code: https://github.com/frankyaoxiao/ActionDiff