AnimalMotionCLIP: Embedding motion in CLIP for Animal Behavior Analysis

📄 arXiv: 2505.00569v1 📥 PDF

作者: Enmin Zhong, Carlos R. del-Blanco, Daniel Berjón, Fernando Jaureguizar, Narciso García

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-30

备注: 6 pages, 3 figures,Accepted for the poster session at the CV4Animals workshop: Computer Vision for Animal Behavior Tracking and Modeling In conjunction with Computer Vision and Pattern Recognition 2024

💡 一句话要点

AnimalMotionCLIP：通过在CLIP中嵌入运动信息进行动物行为分析

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 动物行为识别 CLIP模型 运动信息融合 光流 时序建模 视频分析 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效整合动物行为视频中的运动信息，限制了CLIP模型在动物行为识别中的应用。
  2. AnimalMotionCLIP通过交错排列视频帧和光流信息，将运动信息嵌入到CLIP框架中，从而提升模型性能。
  3. 实验表明，AnimalMotionCLIP在Animal Kingdom数据集上优于现有方法，能够更准确地识别动物的精细时序动作。

📝 摘要（中文）

近年来，深度学习技术在动物行为识别领域的应用日益受到关注，特别是预训练视觉语言模型（如CLIP），因其在各种下游任务中表现出卓越的泛化能力。然而，将这些模型应用于动物行为识别领域面临两个重大挑战：整合运动信息和设计有效的时序建模方案。本文提出了AnimalMotionCLIP，通过在CLIP框架中交错排列视频帧和光流信息来应对这些挑战。此外，还提出并比较了几种使用分类器聚合的时序建模方案：密集型、半密集型和稀疏型。实验结果表明，该方法能够正确识别精细的时序动作，这在动物行为分析中至关重要。在Animal Kingdom数据集上的实验表明，AnimalMotionCLIP的性能优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：动物行为识别旨在准确识别视频中动物的行为类别。现有方法，特别是直接应用预训练的CLIP模型，难以有效利用视频中的运动信息，导致识别精度受限。此外，如何有效地对视频中的时序信息进行建模也是一个挑战。

核心思路：AnimalMotionCLIP的核心思路是将运动信息（通过光流提取）与视频帧信息融合，并将其输入到CLIP模型中进行联合编码。通过这种方式，模型可以同时学习视觉表征和运动表征，从而提高动物行为识别的准确性。

技术框架：AnimalMotionCLIP的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 输入视频帧序列；2) 提取视频帧的光流信息；3) 将视频帧和光流信息交错排列；4) 将交错排列的数据输入到CLIP模型的图像编码器中；5) 使用分类器聚合模块对CLIP输出的特征进行时序建模，得到最终的分类结果。

关键创新：AnimalMotionCLIP的关键创新在于将光流信息与视频帧信息进行交错排列，并将其输入到CLIP模型中。这种方法能够有效地将运动信息嵌入到CLIP模型的特征表示中，从而提高动物行为识别的准确性。此外，论文还探索了几种不同的时序建模方案（密集型、半密集型和稀疏型），并比较了它们的性能。

关键设计：论文中，光流信息使用TV-L1算法提取。交错排列的方式是将视频帧和光流帧按照时间顺序依次排列。时序建模模块使用了多个分类器，并对它们的输出进行聚合。论文比较了三种聚合方式：密集型（所有帧的特征都用于分类），半密集型（每隔几帧使用特征进行分类），和稀疏型（只使用少数关键帧的特征进行分类）。损失函数使用了交叉熵损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AnimalMotionCLIP在Animal Kingdom数据集上取得了显著的性能提升。实验结果表明，AnimalMotionCLIP优于现有的基于CLIP的方法，并且在识别精细时序动作方面表现出色。具体的性能数据在论文中给出，相较于基线方法有明显的精度提升，证明了该方法在动物行为识别领域的有效性。

🎯 应用场景

AnimalMotionCLIP可应用于野生动物保护、动物行为学研究、畜牧业管理等领域。通过自动识别动物的行为，可以帮助研究人员更好地了解动物的生活习性，监测动物的健康状况，并为动物保护提供技术支持。在畜牧业中，可以用于监测动物的异常行为，及时发现疾病或受伤情况，提高养殖效率。

📄 摘要（原文）

Recently, there has been a surge of interest in applying deep learning techniques to animal behavior recognition, particularly leveraging pre-trained visual language models, such as CLIP, due to their remarkable generalization capacity across various downstream tasks. However, adapting these models to the specific domain of animal behavior recognition presents two significant challenges: integrating motion information and devising an effective temporal modeling scheme. In this paper, we propose AnimalMotionCLIP to address these challenges by interleaving video frames and optical flow information in the CLIP framework. Additionally, several temporal modeling schemes using an aggregation of classifiers are proposed and compared: dense, semi dense, and sparse. As a result, fine temporal actions can be correctly recognized, which is of vital importance in animal behavior analysis. Experiments on the Animal Kingdom dataset demonstrate that AnimalMotionCLIP achieves superior performance compared to state-of-the-art approaches.