AdaVid: Adaptive Video-Language Pretraining
作者: Chaitanya Patel, Juan Carlos Niebles, Ehsan Adeli
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-04-16
备注: CVPRW 2025. Project Page: https://chaitanya100100.github.io/AdaVid/
💡 一句话要点
AdaVid：自适应视频语言预训练，提升边缘设备视频编码效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 视频语言预训练 自适应计算 边缘计算 长视频理解 Transformer Matryoshka Representation Learning Ego4D 视频编码
📋 核心要点
- 现有视频-语言预训练模型计算量大，难以在边缘设备部署，且通常只能处理短视频片段。
- AdaVid提出一种自适应Transformer块，允许模型在推理时动态调整隐藏嵌入维度，从而灵活调整计算占用。
- 实验表明，AdaVid在计算资源有限的情况下，性能与现有模型相当甚至更优，并能有效处理长视频。
📝 摘要（中文）
对比视频-语言预训练在学习丰富且鲁棒的视频表征方面表现出巨大成功。然而，由于其高计算需求，在计算受限的边缘设备上部署此类视频编码器仍然具有挑战性。此外，现有模型通常被训练为仅处理短视频片段，通常限制为4到64帧。本文介绍AdaVid，一个灵活的架构框架，旨在学习高效的视频编码器，该编码器可以根据可用资源动态调整其计算占用。AdaVid的核心是一个自适应transformer块，灵感来自Matryoshka Representation Learning，它允许模型在推理时调整其隐藏嵌入维度。我们表明，在大型Ego4D数据集中的视频-叙述对上训练的AdaVid-EgoVLP，仅使用一半的计算量即可在短视频-语言基准测试中与标准EgoVLP的性能相匹配，甚至在获得相同的计算资源时优于EgoVLP。我们进一步探索了具有挑战性的Diving48分类基准测试中帧数和计算之间的权衡，表明AdaVid能够在不超出计算限制的情况下使用更多帧。为了处理更长的视频，我们还提出了一个轻量级的分层网络，该网络聚合短片段特征，从而在多个长视频基准测试中实现了计算效率和准确性之间的强大平衡。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频-语言预训练模型计算量巨大，难以部署在计算资源受限的边缘设备上。此外，这些模型通常只能处理短视频片段，限制了其在长视频理解任务中的应用。因此，需要一种能够在计算资源有限的情况下，高效处理长视频的视频编码器。
核心思路：AdaVid的核心思路是引入自适应计算能力，允许模型根据可用的计算资源动态调整其计算占用。通过调整隐藏嵌入维度，模型可以在计算资源有限的情况下降低计算复杂度，同时保持较高的性能。对于长视频，采用分层网络结构，先处理短片段，再聚合片段特征，从而降低计算负担。
技术框架：AdaVid包含两个主要组成部分：自适应Transformer块和分层网络结构。自适应Transformer块基于Matryoshka Representation Learning，允许模型在推理时调整隐藏嵌入维度。分层网络结构首先将长视频分割成短片段，然后使用自适应Transformer块提取每个片段的特征，最后使用轻量级的聚合网络将片段特征聚合为整个视频的表示。
关键创新：AdaVid的关键创新在于其自适应Transformer块，它允许模型根据可用的计算资源动态调整隐藏嵌入维度。这种自适应计算能力使得模型能够在计算资源有限的情况下保持较高的性能。此外，分层网络结构有效地处理了长视频，降低了计算复杂度。
关键设计：自适应Transformer块的关键设计在于其能够根据计算资源动态调整隐藏嵌入维度。具体来说，模型可以根据可用的计算资源选择不同的隐藏嵌入维度，从而调整计算复杂度。分层网络结构的关键设计在于其轻量级的聚合网络，该网络能够有效地将片段特征聚合为整个视频的表示，同时保持较低的计算复杂度。损失函数采用对比学习损失，鼓励视频和文本描述之间的对齐。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
AdaVid-EgoVLP在Ego4D数据集上训练后，在短视频-语言基准测试中，仅使用一半的计算量即可与标准EgoVLP的性能相匹配，甚至在获得相同的计算资源时优于EgoVLP。在Diving48分类基准测试中，AdaVid能够在不超出计算限制的情况下使用更多帧，从而提高分类精度。
🎯 应用场景
AdaVid适用于计算资源受限的边缘设备上的视频理解任务，例如智能监控、自动驾驶、机器人导航等。该模型可以根据设备的计算能力动态调整计算占用，从而在保证性能的同时降低功耗和延迟。此外，AdaVid还可以应用于长视频分析，例如视频摘要、事件检测等。
📄 摘要（原文）
Contrastive video-language pretraining has demonstrated great success in learning rich and robust video representations. However, deploying such video encoders on compute-constrained edge devices remains challenging due to their high computational demands. Additionally, existing models are typically trained to process only short video clips, often limited to 4 to 64 frames. In this paper, we introduce AdaVid, a flexible architectural framework designed to learn efficient video encoders that can dynamically adapt their computational footprint based on available resources. At the heart of AdaVid is an adaptive transformer block, inspired by Matryoshka Representation Learning, which allows the model to adjust its hidden embedding dimension at inference time. We show that AdaVid-EgoVLP, trained on video-narration pairs from the large-scale Ego4D dataset, matches the performance of the standard EgoVLP on short video-language benchmarks using only half the compute, and even outperforms EgoVLP when given equal computational resources. We further explore the trade-off between frame count and compute on the challenging Diving48 classification benchmark, showing that AdaVid enables the use of more frames without exceeding computational limits. To handle longer videos, we also propose a lightweight hierarchical network that aggregates short clip features, achieving a strong balance between compute efficiency and accuracy across several long video benchmarks.