Making Every Frame Matter: Continuous Activity Recognition in Streaming Video via Adaptive Video Context Modeling

📄 arXiv: 2410.14993v2 📥 PDF

作者: Hao Wu, Donglin Bai, Shiqi Jiang, Qianxi Zhang, Yifan Yang, Xin Ding, Ting Cao, Yunxin Liu, Fengyuan Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-19 (更新: 2025-03-13)

💡 一句话要点

CARS：通过自适应视频上下文建模实现流视频中的连续活动识别

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

关键词: 连续活动识别 流视频处理 自适应建模 视频上下文 边缘计算

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理流视频中多尺度和未裁剪的连续活动识别任务。
  2. CARS通过自适应视频上下文建模，选择性地维护活动相关的时空特征。
  3. CARS在边缘设备上实现了>30 FPS的速度，并在准确率上显著优于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CARS的新系统，旨在解决流视频中连续活动识别的挑战，特别是针对包含多尺度和未裁剪活动的长视频。CARS通过自适应视频上下文建模来克服这些问题，该建模选择性地维护时间和空间维度上与活动相关的特征。CARS包含两个关键设计：一是通过消除不相关的视觉特征来提取活动空间特征，同时保持识别精度；二是引入活动感知的状态更新，实现动态适应性，从而更好地保存视频上下文以进行多尺度活动识别。CARS在典型的边缘设备上以>30 FPS的速度运行，并且在准确率方面优于所有基线1.2％至79.7％。此外，本文还探索将CARS用作大型视频模型的视频编码器。实验结果表明，CARS可以在同分布视频活动数据集上产生0.46个点的增强（在5点量表上），并且在零样本视频活动数据集上产生1.19％至4％的改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决流视频中连续活动识别的问题。现有方法在处理快速扩展的流视频时，难以有效地提取和利用多尺度和未裁剪活动中的信息，导致识别精度下降。尤其是在资源受限的边缘设备上，计算复杂度成为一个重要的瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是自适应视频上下文建模。通过选择性地维护与活动相关的时空特征，减少冗余信息的干扰，从而提高识别精度和效率。这种自适应性使得模型能够更好地适应不同尺度的活动，并有效地利用视频上下文信息。

技术框架：CARS系统主要包含两个关键模块：活动空间特征提取模块和活动感知状态更新模块。活动空间特征提取模块负责消除不相关的视觉特征，保留与活动相关的特征信息。活动感知状态更新模块则根据当前活动的特征动态地更新状态，从而更好地保存视频上下文信息。整个系统以流式方式处理视频帧，并输出连续的活动识别结果。

关键创新：CARS的关键创新在于其自适应视频上下文建模方法。与传统的固定窗口或全局上下文建模方法不同，CARS能够根据当前活动的特征动态地调整上下文信息的选择和利用，从而更好地适应不同尺度的活动。此外，CARS还通过消除不相关的视觉特征来降低计算复杂度，使其能够在边缘设备上高效运行。

关键设计：活动空间特征提取模块可能采用注意力机制或特征选择算法，根据当前帧的视觉内容选择性地提取特征。活动感知状态更新模块可能使用循环神经网络（RNN）或Transformer等序列模型，根据当前活动的特征动态地更新隐藏状态，从而保存视频上下文信息。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CARS在典型的边缘设备上实现了>30 FPS的运行速度，并且在准确率方面显著优于所有基线方法，提升幅度从1.2%到79.7%不等。此外，将CARS作为视频编码器应用于大型视频模型时，在同分布视频活动数据集上获得了0.46个点的提升（在5点量表上），在零样本视频活动数据集上获得了1.19%到4%的提升。这些结果表明CARS具有很强的实用性和泛化能力。

🎯 应用场景

CARS在机器人和具身智能领域具有广泛的应用前景。例如，它可以用于机器人的自主导航和交互，使其能够理解周围环境中的人类活动并做出相应的反应。此外，CARS还可以应用于智能监控、视频分析和智能家居等领域，实现对视频流中活动的实时识别和分析，从而提供更加智能化的服务。

📄 摘要（原文）

Video activity recognition has become increasingly important in robots and embodied AI. Recognizing continuous video activities poses considerable challenges due to the fast expansion of streaming video, which contains multi-scale and untrimmed activities. We introduce a novel system, CARS, to overcome these issues through adaptive video context modeling. Adaptive video context modeling refers to selectively maintaining activity-related features in temporal and spatial dimensions. CARS has two key designs. The first is an activity spatial feature extraction by eliminating irrelevant visual features while maintaining recognition accuracy. The second is an activity-aware state update introducing dynamic adaptability to better preserve the video context for multi-scale activity recognition. Our CARS runs at speeds $>$30 FPS on typical edge devices and outperforms all baselines by 1.2\% to 79.7\% in accuracy. Moreover, we explore applying CARS to a large video model as a video encoder. Experimental results show that our CARS can result in a 0.46-point enhancement (on a 5-point scale) on the in-distribution video activity dataset, and an improvement ranging from 1.19\% to 4\% on zero-shot video activity datasets.