Breakdance Video classification in the age of Generative AI

📄 arXiv: 2510.20287v1 📥 PDF

作者: Sauptik Dhar, Naveen Ramakrishnan, Michelle Munson

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-23

备注: 11 pages

💡 一句话要点

针对霹雳舞视频分类，分析了生成式AI时代下视频基础模型（编码器和解码器）的适用性。

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

关键词: 霹雳舞视频分类 视频基础模型 视频编码器 视频解码器 视觉语言模型 小众运动分析 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在少数流行运动上，缺乏对小众运动（如霹雳舞）视频分析的关注。
  2. 本文探索了视频编码器和解码器模型在霹雳舞视频分类中的应用，并分析了它们的性能。
  3. 实验结果表明，视频编码器模型在预测任务中优于视频语言模型，并深入分析了微调解码器模型的工作原理。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型最近在多个体育用例中得到了广泛应用。然而，大多数工作都集中在足球、板球、篮球等少数流行的运动项目上，主要关注视觉问答、精彩片段生成等生成任务。本文分析了现代视频基础模型（包括编码器和解码器）在霹雳舞这一非常小众但非常受欢迎的舞蹈运动中的适用性。结果表明，对于预测任务，视频编码器模型继续优于最先进的视频语言模型。本文还深入分析了微调后的解码器模型在霹雳舞视频分类中的工作原理，并提供了如何选择编码器模型的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决霹雳舞视频的自动分类问题。现有方法，特别是基于视频语言模型的方法，在这一特定领域表现不佳，可能因为霹雳舞的动作复杂且缺乏大规模标注数据。现有方法难以有效捕捉霹雳舞视频中的细粒度动作特征。

核心思路：论文的核心思路是探索并比较不同的视频基础模型（包括编码器和解码器）在霹雳舞视频分类任务中的性能。通过实验分析，确定哪种类型的模型更适合捕捉霹雳舞视频中的关键特征，从而实现更准确的分类。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：首先，收集霹雳舞视频数据集。然后，选择不同的视频编码器和解码器模型作为基线模型。接着，对这些模型进行微调，使其适应霹雳舞视频分类任务。最后，通过实验比较不同模型的性能，并分析其优缺点。

关键创新：论文的关键创新在于对视频编码器和解码器模型在霹雳舞视频分类任务中的适用性进行了深入的分析和比较。现有研究较少关注这一特定领域，并且缺乏对不同类型视频基础模型性能的系统性评估。论文的分析结果可以为未来研究者选择合适的模型提供指导。

关键设计：论文的关键设计包括：选择合适的视频编码器和解码器模型，例如基于Transformer的模型；设计合适的微调策略，例如使用交叉熵损失函数；以及选择合适的评估指标，例如准确率和F1值。具体的参数设置和网络结构可能因所选模型而异，需要在实验中进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，视频编码器模型在霹雳舞视频分类任务中优于最先进的视频语言模型。具体的性能提升幅度未知，但论文强调了编码器模型在预测任务中的优势。此外，论文还深入分析了微调后的解码器模型的工作原理，为模型选择和优化提供了有价值的见解。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于霹雳舞教学、比赛裁判辅助、以及霹雳舞爱好者社区的内容推荐等方面。通过自动识别霹雳舞视频中的动作类型，可以为初学者提供个性化的学习建议，帮助裁判更准确地评估选手表现，并为用户推荐感兴趣的霹雳舞视频内容。未来，该技术还可扩展到其他舞蹈类型或运动项目的分析。

📄 摘要（原文）

Large Vision Language models have seen huge application in several sports use-cases recently. Most of these works have been targeted towards a limited subset of popular sports like soccer, cricket, basketball etc; focusing on generative tasks like visual question answering, highlight generation. This work analyzes the applicability of the modern video foundation models (both encoder and decoder) for a very niche but hugely popular dance sports - breakdance. Our results show that Video Encoder models continue to outperform state-of-the-art Video Language Models for prediction tasks. We provide insights on how to choose the encoder model and provide a thorough analysis into the workings of a finetuned decoder model for breakdance video classification.