Chirality in Action: Time-Aware Video Representation Learning by Latent Straightening

📄 arXiv: 2509.08502v2 📥 PDF

作者: Piyush Bagad, Andrew Zisserman

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-10 (更新: 2025-09-23)

备注: Project page: https://bpiyush.github.io/lift-website/

💡 一句话要点

提出基于潜在空间矫正的时间感知视频表征学习方法，用于手性动作识别。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频表征学习 时间敏感性 手性动作识别 自监督学习 潜在空间矫正

📋 核心要点

  1. 现有视频表征方法在捕捉细微的时间变化方面存在不足，尤其是在区分时间相反的动作时表现不佳。
  2. 论文提出一种自监督学习方法，通过在自编码器的潜在空间中引入感知矫正的归纳偏置，来增强视频表征的时间敏感性。
  3. 实验结果表明，该方法在手性动作识别任务上优于大型视频模型，并且可以提升现有模型在标准基准上的性能。

📝 摘要（中文）

本文旨在开发对时间变化敏感的紧凑视频表征。为此，作者提出了一个新的任务：手性动作识别，即区分时间上相反的动作对，例如“开门与关门”、“靠近与远离”、“折叠与展开纸张”等。这些动作（i）在日常生活中频繁发生，（ii）需要理解简单的视觉时间变化（在物体状态、大小、空间位置、数量等方面），并且（iii）已知许多视频嵌入对它们的表征效果不佳。本文的目标是构建时间感知的视频表征，从而在线性可分性方面区分这些手性对。为此，作者提出了一种自监督的适应方法，将时间敏感性注入到一系列冻结的图像特征中。该模型基于一个自编码器，其潜在空间具有受感知矫正启发的归纳偏置。实验表明，该方法在三个数据集（Something-Something、EPIC-Kitchens 和 Charade）上为所提出的任务生成了紧凑但时间敏感的视频表征。该方法（i）优于在大型视频数据集上预训练的更大的视频模型，并且（ii）在与这些现有模型结合使用时，提高了标准基准上的分类性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频表征对时间敏感性不足的问题，尤其是在区分时间上相反的动作（手性动作）时。现有方法难以捕捉细微的时间变化，导致无法有效区分“开门”和“关门”这类动作。这些动作在日常生活中很常见，但现有视频嵌入的表征效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过自监督学习，将时间敏感性注入到视频表征中。具体来说，利用自编码器学习视频序列的潜在表征，并在潜在空间中引入感知矫正的归纳偏置。这种归纳偏置鼓励模型学习到对时间变化更敏感的表征。

技术框架：整体框架是一个自编码器结构。首先，使用预训练的图像特征提取器（例如，从ImageNet预训练的模型中提取的特征）提取视频帧的特征。然后，将这些特征序列输入到自编码器中，自编码器由编码器和解码器组成。编码器将特征序列映射到潜在空间，解码器则从潜在空间重构原始特征序列。关键在于潜在空间的设计，它被设计为具有感知矫正的特性。

关键创新：最重要的创新点在于潜在空间的设计，它借鉴了感知矫正的思想。感知矫正是指人类视觉系统倾向于将弯曲的物体感知为直线。论文将这种思想应用到视频表征学习中，通过在潜在空间中引入相应的约束，使得模型更容易学习到对时间变化敏感的表征。与现有方法相比，该方法不需要从头训练大型视频模型，而是通过自监督学习对预训练的图像特征进行微调，从而更高效地学习时间敏感的视频表征。

关键设计：自编码器的损失函数包括重构损失和正则化项。重构损失用于确保解码器能够从潜在空间重构原始特征序列。正则化项用于约束潜在空间的结构，使其具有感知矫正的特性。具体的网络结构和参数设置取决于所使用的数据集和预训练模型。论文中使用了不同的数据集（Something-Something, EPIC-Kitchens, Charade）进行实验，并针对每个数据集调整了网络结构和参数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在手性动作识别任务上取得了显著的性能提升。例如，在Something-Something数据集上，该方法优于在大型视频数据集上预训练的更大的视频模型。此外，将该方法与现有模型结合使用时，可以提升标准基准上的分类性能。这些结果表明，该方法能够有效地学习到时间敏感的视频表征。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能监控、人机交互等领域。例如，机器人可以利用时间敏感的视频表征来更好地理解周围环境的变化，从而更安全地进行导航。在智能监控中，可以用于检测异常行为，例如非法入侵或跌倒等。在人机交互中，可以用于识别用户的手势和动作，从而实现更自然的人机交互。

📄 摘要（原文）

Our objective is to develop compact video representations that are sensitive to visual change over time. To measure such time-sensitivity, we introduce a new task: chiral action recognition, where one needs to distinguish between a pair of temporally opposite actions, such as "opening vs. closing a door", "approaching vs. moving away from something", "folding vs. unfolding paper", etc. Such actions (i) occur frequently in everyday life, (ii) require understanding of simple visual change over time (in object state, size, spatial position, count . . . ), and (iii) are known to be poorly represented by many video embeddings. Our goal is to build time aware video representations which offer linear separability between these chiral pairs. To that end, we propose a self-supervised adaptation recipe to inject time-sensitivity into a sequence of frozen image features. Our model is based on an auto-encoder with a latent space with inductive bias inspired by perceptual straightening. We show that this results in a compact but time-sensitive video representation for the proposed task across three datasets: Something-Something, EPIC-Kitchens, and Charade. Our method (i) outperforms much larger video models pre-trained on large-scale video datasets, and (ii) leads to an improvement in classification performance on standard benchmarks when combined with these existing models.