TWLV-I: Analysis and Insights from Holistic Evaluation on Video Foundation Models
作者: Hyeongmin Lee, Jin-Young Kim, Kyungjune Baek, Jihwan Kim, Hyojun Go, Seongsu Ha, Seokjin Han, Jiho Jang, Raehyuk Jung, Daewoo Kim, GeunOh Kim, JongMok Kim, Jongseok Kim, Junwan Kim, Soonwoo Kwon, Jangwon Lee, Seungjoon Park, Minjoon Seo, Jay Suh, Jaehyuk Yi, Aiden Lee
分类: cs.CV
发布日期: 2024-08-21 (更新: 2024-08-23)
备注: 17 pages; Twelve Labs Technical Report
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
TWLV-I：通过全面评估视频基础模型，提升外观和运动理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频基础模型 视频理解 动作识别 外观建模 运动建模
📋 核心要点
- 现有视频基础模型评估标准不统一，导致公平比较困难，需要一个统一的评估框架。
- TWLV-I模型旨在构建更强大的视觉表示，同时关注视频中的外观和运动信息。
- TWLV-I在多个动作识别基准测试中，线性探测的平均top-1准确率显著优于现有模型。
📝 摘要（中文）
本文探讨了以公平和稳健的方式评估视频基础模型。与语言或图像基础模型不同，许多视频基础模型在评估时使用了不同的参数（如采样率、帧数、预训练步数等），这使得公平和稳健的比较具有挑战性。因此，我们提出了一个精心设计的评估框架，用于衡量视频理解的两个核心能力：外观和运动理解。我们的研究结果表明，现有的视频基础模型，无论是像UMT或InternVideo2这样由文本监督的模型，还是像V-JEPA这样自监督的模型，在这些能力中的至少一个方面都存在局限性。作为一种替代方案，我们引入了TWLV-I，这是一种新的视频基础模型，它为基于运动和外观的视频构建了强大的视觉表示。基于五个动作识别基准上的线性探测的平均top-1准确率，仅在公开可访问的数据集上进行预训练，我们的模型比V-JEPA (ViT-L)提高了4.6%p，比UMT (ViT-L)提高了7.7%p。即使与更大的模型相比，我们的模型也比DFN (ViT-H)提高了7.2%p，比V-JEPA (ViT-H)提高了2.7%p，比InternVideo2 (ViT-g)提高了2.8%p。我们提供了由TWLV-I从几个常用视频基准的视频中获得的嵌入向量，以及可以直接利用这些嵌入的评估源代码。代码可在https://github.com/twelvelabs-io/video-embeddings-evaluation-framework获得。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频基础模型在评估时参数设置不统一，例如采样率、帧数和预训练步数等，导致难以进行公平和稳健的比较。此外，现有模型在外观和运动理解能力上存在局限性，无法充分捕捉视频中的信息。
核心思路：TWLV-I的核心思路是构建一个能够同时关注视频外观和运动信息的视频基础模型，从而提升视频理解能力。通过精心设计的网络结构和训练策略，模型能够学习到更鲁棒的视觉表示。
技术框架：TWLV-I模型的整体框架未知，但可以推断其包含以下主要模块：视频编码器（用于提取视频特征）、外观信息处理模块（用于捕捉视频帧中的视觉特征）、运动信息处理模块（用于捕捉视频帧之间的运动信息）以及特征融合模块（用于将外观和运动信息融合）。模型使用公开数据集进行预训练，并通过线性探测在动作识别任务上进行评估。
关键创新：TWLV-I的关键创新在于其能够有效地结合视频的外观和运动信息，从而提升视频理解能力。与现有模型相比，TWLV-I在动作识别任务上取得了显著的性能提升，表明其学习到的视觉表示更具鲁棒性。
关键设计：论文中没有详细描述TWLV-I模型的具体网络结构、损失函数和参数设置等技术细节。但是，可以推断模型可能采用了Transformer或卷积神经网络等结构，并使用了对比学习或交叉熵损失等方法进行训练。具体的参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
TWLV-I模型在五个动作识别基准测试中，线性探测的平均top-1准确率显著优于现有模型。与V-JEPA (ViT-L)相比，提升了4.6%p；与UMT (ViT-L)相比，提升了7.7%p。即使与更大的模型DFN (ViT-H)、V-JEPA (ViT-H)和InternVideo2 (ViT-g)相比，也分别提升了7.2%p、2.7%p和2.8%p。
🎯 应用场景
TWLV-I模型可应用于视频内容分析、智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。通过提升视频理解能力，该模型可以帮助机器更好地理解视频内容，从而实现更智能化的应用。未来，该模型有望在视频搜索、视频推荐、视频编辑等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
In this work, we discuss evaluating video foundation models in a fair and robust manner. Unlike language or image foundation models, many video foundation models are evaluated with differing parameters (such as sampling rate, number of frames, pretraining steps, etc.), making fair and robust comparisons challenging. Therefore, we present a carefully designed evaluation framework for measuring two core capabilities of video comprehension: appearance and motion understanding. Our findings reveal that existing video foundation models, whether text-supervised like UMT or InternVideo2, or self-supervised like V-JEPA, exhibit limitations in at least one of these capabilities. As an alternative, we introduce TWLV-I, a new video foundation model that constructs robust visual representations for both motion- and appearance-based videos. Based on the average top-1 accuracy of linear probing on five action recognition benchmarks, pretrained only on publicly accessible datasets, our model shows a 4.6%p improvement compared to V-JEPA (ViT-L) and a 7.7%p improvement compared to UMT (ViT-L). Even when compared to much larger models, our model demonstrates a 7.2%p improvement compared to DFN (ViT-H), a 2.7%p improvement compared to V-JEPA (ViT-H) and a 2.8%p improvement compared to InternVideo2 (ViT-g). We provide embedding vectors obtained by TWLV-I from videos of several commonly used video benchmarks, along with evaluation source code that can directly utilize these embeddings. The code is available at https://github.com/twelvelabs-io/video-embeddings-evaluation-framework.