AM Flow: Adapters for Temporal Processing in Action Recognition
作者: Tanay Agrawal, Abid Ali, Antitza Dantcheva, Francois Bremond
分类: cs.CV
发布日期: 2024-11-04
💡 一句话要点
提出AM Flow和时间处理适配器，提升图像模型在动作识别中的时序建模能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 动作识别 视频分类 注意力机制 迁移学习 适配器 时序建模 图像模型
📋 核心要点
- 视频动作识别任务中，现有视频模型需要大量预训练和长时间训练，计算成本高昂。
- 提出AM Flow方法，分离空间和时间处理，并利用适配器将时间信息融入预训练图像模型，无需全微调。
- 实验表明，该方法加速收敛，减少训练时间，并在多个数据集上取得了state-of-the-art或可比的结果。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为“注意力图（AM）流”的方法，用于图像模型在视频分类中的应用，旨在克服视频基础模型需要大量预训练和长时间训练的局限性。AM流用于识别每个输入视频帧中与运动相关的像素，并根据相机运动提出两种计算AM流的方法。AM流实现了空间和时间处理的分离，并优于联合时空处理（如视频模型）。通过将AM流整合到预训练的图像模型中，并利用参数高效迁移学习中的适配器技术，减少了全微调的需求。进一步扩展适配器为“时间处理适配器”，通过在适配器中加入时间处理单元。该方法加速了收敛，减少了训练所需的epoch数量，并使图像模型在流行的动作识别数据集上达到最先进的结果。这降低了训练时间和简化了预训练。在Kinetics-400、Something-Something v2和Toyota Smarthome数据集上的实验表明，该方法取得了最先进或可比的结果。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频动作识别模型通常需要大量的预训练和长时间的训练，这带来了巨大的计算成本和资源消耗。此外，如何有效地利用预训练的图像模型来提升视频动作识别的性能也是一个挑战。现有方法在时序建模方面存在不足，难以充分捕捉视频中的运动信息。
核心思路：本文的核心思路是利用注意力机制提取视频帧中的运动信息，并通过适配器将这些信息融入到预训练的图像模型中。通过分离空间和时间处理，可以更有效地利用图像模型的强大特征提取能力，同时减少对大规模视频数据预训练的依赖。时间处理适配器的引入进一步增强了模型的时序建模能力。
技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) AM Flow计算模块：根据相机运动计算视频帧的注意力图，提取运动相关的像素。2) 适配器模块：将AM Flow信息融入到预训练的图像模型中，实现参数高效的迁移学习。3) 时间处理单元：扩展适配器，加入时间处理单元，增强模型的时序建模能力。整个流程是先计算AM Flow，然后通过适配器将AM Flow信息融入图像模型，最后进行动作分类。
关键创新：最重要的技术创新点在于AM Flow的提出和时间处理适配器的设计。AM Flow能够有效地提取视频帧中的运动信息，而时间处理适配器则能够将这些信息有效地融入到预训练的图像模型中，从而提升模型的动作识别性能。与现有方法相比，该方法无需大规模的视频数据预训练，并且能够更有效地利用预训练的图像模型。
关键设计：AM Flow的计算方法根据相机运动的不同而有所不同，具体细节未知。适配器的具体网络结构未知，但其核心作用是将AM Flow信息融入到图像模型的特征表示中。时间处理单元的具体实现方式未知，但其目标是增强模型的时序建模能力。损失函数和优化器的选择未知，但通常会选择交叉熵损失函数和Adam优化器。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在Kinetics-400、Something-Something v2和Toyota Smarthome数据集上进行了实验，取得了state-of-the-art或可比的结果。具体性能数据未知，但摘要中强调了该方法加速了收敛，减少了训练所需的epoch数量，表明该方法在训练效率方面具有优势。与需要大规模预训练的视频模型相比，该方法能够更有效地利用预训练的图像模型，降低了训练成本。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频监控、智能家居、自动驾驶等领域。例如，在视频监控中，可以利用该方法快速准确地识别异常行为；在智能家居中，可以识别用户的日常活动，提供个性化服务；在自动驾驶中，可以识别交通参与者的行为，提高驾驶安全性。该方法降低了视频动作识别模型的训练成本，有望推动相关技术在更多实际场景中的应用。
📄 摘要（原文）
Deep learning models, in particular \textit{image} models, have recently gained generalisability and robustness. %are becoming more general and robust by the day. In this work, we propose to exploit such advances in the realm of \textit{video} classification. Video foundation models suffer from the requirement of extensive pretraining and a large training time. Towards mitigating such limitations, we propose "\textit{Attention Map (AM) Flow}" for image models, a method for identifying pixels relevant to motion in each input video frame. In this context, we propose two methods to compute AM flow, depending on camera motion. AM flow allows the separation of spatial and temporal processing, while providing improved results over combined spatio-temporal processing (as in video models). Adapters, one of the popular techniques in parameter efficient transfer learning, facilitate the incorporation of AM flow into pretrained image models, mitigating the need for full-finetuning. We extend adapters to "\textit{temporal processing adapters}" by incorporating a temporal processing unit into the adapters. Our work achieves faster convergence, therefore reducing the number of epochs needed for training. Moreover, we endow an image model with the ability to achieve state-of-the-art results on popular action recognition datasets. This reduces training time and simplifies pretraining. We present experiments on Kinetics-400, Something-Something v2, and Toyota Smarthome datasets, showcasing state-of-the-art or comparable results.