Chirality in Action: Time-Aware Video Representation Learning by Latent Straightening
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
- 现有视频表征方法难以有效区分时间上相反的动作，例如开门和关门，缺乏对时间变化的敏感性。
- 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，注入时间敏感性。
- 实验表明，该方法在手性动作识别任务上优于大型预训练视频模型，并能提升现有模型的分类性能。
📝 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，作者引入了一个新的任务：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。这些动作在日常生活中频繁出现，需要理解简单的视觉时间变化，并且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，使这些手性对之间具有线性可分性。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Something-Something、EPIC-Kitchens和Charade三个数据集上，为所提出的任务生成了紧凑但时间敏感的视频表征。该方法优于在大型视频数据集上预训练的更大的视频模型，并且在与现有模型结合使用时，可以提高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，尤其是在区分时间相反的动作（手性动作）时表现不佳。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”等动作。
核心思路：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，并通过引入感知矫正的归纳偏置，使潜在空间能够更好地捕捉时间变化的信息。
技术框架：整体框架包括以下步骤：1) 使用预训练的图像特征提取器提取视频帧的特征；2) 将提取的特征序列输入到自编码器中；3) 自编码器的潜在空间被设计为具有感知矫正的特性，鼓励学习到的表征对时间变化敏感；4) 使用自监督学习目标训练自编码器，例如重构输入特征序列。
关键创新：关键创新在于潜在空间的“矫正”设计，即通过特定的损失函数或网络结构，引导潜在空间学习到的表征能够线性地反映时间变化。这种设计使得模型能够更容易地区分时间相反的动作，从而提高手性动作识别的准确率。
关键设计：自编码器的具体结构（例如LSTM、Transformer等）以及潜在空间的维度是重要的设计选择。此外，损失函数的设计至关重要，需要包含重构损失以保证表征的完整性，以及额外的损失项来鼓励潜在空间的时间敏感性。具体的损失函数形式和权重需要根据实验结果进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在Something-Something、EPIC-Kitchens和Charade三个数据集上，显著优于现有的大型视频模型，尤其是在手性动作识别任务上。例如，在某些数据集上，该方法甚至超越了在更大规模数据集上预训练的模型，证明了其有效性和泛化能力。此外，该方法与现有模型结合使用时，也能进一步提升分类性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、视频监控、人机交互等领域。例如，机器人需要准确识别操作动作的时间顺序，才能完成复杂的任务。在视频监控中，可以用于检测异常行为，例如非法入侵或盗窃等。在人机交互中，可以用于理解用户的意图，例如用户是想打开还是关闭某个设备。
📄 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.