Video Understanding by Design: How Datasets Shape Architectures and Insights

📄 arXiv: 2509.09151v1 📥 PDF

作者: Lei Wang, Piotr Koniusz, Yongsheng Gao

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-11

备注: Research report

💡 一句话要点

从数据集视角解读视频理解：揭示数据集如何塑造模型架构与洞见

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

关键词: 视频理解 数据集驱动 模型架构 归纳偏置 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视频理解综述侧重模型分类，忽略了数据集对模型架构演变的影响。
  2. 本研究从数据集角度出发，分析运动复杂性等因素如何影响模型设计。
  3. 通过统一数据集、归纳偏置和架构，为通用视频理解提供指导。

📝 摘要（中文）

视频理解领域发展迅速，这得益于日益复杂的数据集和强大的模型架构。然而，现有的综述大多按任务或模型家族对模型进行分类，忽略了数据集通过结构性压力引导架构演变的过程。本综述首次采用数据集驱动的视角，展示了运动复杂性、时间跨度、分层组合和多模态丰富性如何施加归纳偏置，而模型应该对这些归纳偏置进行编码。我们将从双流网络和3D CNN到序列模型、Transformer模型和多模态基础模型的里程碑式进展，重新解释为对这些数据集驱动压力的具体响应。在此基础上，我们为模型设计与数据集不变性对齐，同时平衡可扩展性和任务需求，提供了实用的指导。通过将数据集、归纳偏置和架构统一到一个连贯的框架中，本综述为推进通用视频理解提供了全面的回顾和规范性的路线图。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视频理解综述主要关注模型架构的分类和性能比较，而忽略了数据集本身对模型设计的影响。不同的视频数据集在运动复杂性、时间跨度、多模态信息等方面存在差异，这些差异会对模型的选择和设计产生重要的影响。因此，需要从数据集的角度来理解视频理解模型的发展历程，并指导未来的模型设计。

核心思路：本论文的核心思路是从数据集的特性出发，分析这些特性如何对模型架构产生“压力”，从而引导模型的设计。具体来说，论文关注四个关键的数据集特性：运动复杂性、时间跨度、分层组合和多模态丰富性。这些特性决定了模型需要具备什么样的归纳偏置，才能有效地处理视频数据。

技术框架：论文构建了一个统一的框架，将数据集、归纳偏置和模型架构联系起来。首先，论文分析了不同视频数据集的特性，并将其归纳为上述四个关键维度。然后，论文讨论了这些特性如何影响模型的归纳偏置，例如，处理长时序依赖需要模型具备记忆能力，处理多模态信息需要模型具备融合能力。最后，论文回顾了视频理解领域的重要模型，并将其视为对数据集“压力”的响应。

关键创新：本论文最重要的创新点在于提出了一个数据集驱动的视频理解框架。与传统的模型驱动方法不同，该框架强调数据集对模型设计的影响，并提供了一种新的视角来理解视频理解模型的发展历程。这种视角有助于研究者更好地选择和设计模型，以适应不同的视频数据集。

关键设计：论文并没有提出具体的模型架构或算法，而是提供了一个分析框架。该框架可以用于分析现有模型，也可以用于指导未来的模型设计。例如，当处理一个包含复杂运动的视频数据集时，研究者应该选择或设计一个能够有效捕捉运动信息的模型。当处理一个包含多模态信息的视频数据集时，研究者应该选择或设计一个能够有效融合多模态信息的模型。

📊 实验亮点

该论文的核心贡献在于提出了数据集驱动的视频理解框架，并以此重新解读了视频理解领域的重要模型。通过分析数据集的运动复杂性、时间跨度、分层组合和多模态丰富性等特性，揭示了数据集如何塑造模型架构。该框架为模型设计提供了新的视角和指导，有助于研究者更好地选择和设计模型以适应不同的视频数据集。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容分析、智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。通过理解数据集特性与模型架构之间的关系，可以为特定应用场景选择或设计更合适的视频理解模型，提升系统性能和效率。未来，该研究思路可推广到其他多媒体数据理解任务中。

📄 摘要（原文）

Video understanding has advanced rapidly, fueled by increasingly complex datasets and powerful architectures. Yet existing surveys largely classify models by task or family, overlooking the structural pressures through which datasets guide architectural evolution. This survey is the first to adopt a dataset-driven perspective, showing how motion complexity, temporal span, hierarchical composition, and multimodal richness impose inductive biases that models should encode. We reinterpret milestones, from two-stream and 3D CNNs to sequential, transformer, and multimodal foundation models, as concrete responses to these dataset-driven pressures. Building on this synthesis, we offer practical guidance for aligning model design with dataset invariances while balancing scalability and task demands. By unifying datasets, inductive biases, and architectures into a coherent framework, this survey provides both a comprehensive retrospective and a prescriptive roadmap for advancing general-purpose video understanding.