Multi-modal video data-pipelines for machine learning with minimal human supervision

📄 arXiv: 2510.14862v1 📥 PDF

作者: Mihai-Cristian Pîrvu, Marius Leordeanu

分类: cs.CV, cs.DC

发布日期: 2025-10-16

💡 一句话要点

提出一种基于弱监督多模态视频数据管道的机器学习方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 多模态学习 视频数据管道 弱监督学习 预训练模型 模型蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有机器学习模型通常是单模态或双模态，无法充分利用现实世界中丰富的多模态信息。
  2. 论文提出一种全自动数据管道，利用预训练专家模型组合多种视觉模态，无需过多人工干预。
  3. 实验表明，经过蒸馏的小参数多模态模型（PHG-MAE）性能可与大参数模型媲美，并可部署于实时应用。

📝 摘要（中文）

现实世界本质上是多模态的。我们的工具以数字形式（如视频或声音）观察并记录它，但大部分信息都丢失了。同样，在人与人之间的行为和信息传递中，语言被用作书面交流形式。传统上，机器学习模型是单模态的（例如，rgb -> 语义或文本 -> 情感类别）。最近的趋势是双模态，其中图像和文本一起学习，但是，为了真正理解世界，我们需要整合所有这些独立的模态。在这项工作中，我们尝试在几乎没有人为监督的情况下组合尽可能多的视觉模态。为了做到这一点，我们使用预训练的专家和它们之间的程序组合，在原始视频之上使用完全自主的数据管道，我们也将其开源。然后，我们利用 PHG-MAE，这是一种专门用于利用多模态数据的模型。我们表明，这种高效地提炼成低参数（<1M）的模型可以具有与约 300M 参数的模型相比具有竞争力的结果。我们部署此模型并分析在商品硬件上手持设备或网络摄像头实时语义分割的用例。最后，我们使用相同的框架部署其他现成的模型，例如用于近实时深度估计的 DPT。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何高效地利用视频中的多模态信息进行机器学习的问题。现有方法通常依赖人工标注或仅限于单模态或双模态数据，无法充分挖掘视频中蕴含的丰富信息。此外，训练大型多模态模型需要大量的计算资源。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全自动的多模态数据管道，该管道能够利用预训练的专家模型从原始视频中提取多种模态的信息，并将其组合成多模态数据。通过使用预训练模型和程序化组合，可以减少对人工标注的依赖，并提高数据处理效率。

技术框架：该数据管道主要包含以下几个阶段：1) 原始视频输入；2) 使用预训练的专家模型（如目标检测、语义分割、深度估计等）提取多种视觉模态信息；3) 使用程序化组合方法将不同模态的信息进行融合；4) 使用 PHG-MAE 模型进行多模态学习。该管道是完全自主的，无需人工干预。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个全自动的多模态数据管道，该管道能够高效地从原始视频中提取和组合多种模态的信息。此外，论文还使用了 PHG-MAE 模型，该模型专门设计用于利用多模态数据，并且可以通过蒸馏技术将其压缩成小参数模型。

关键设计：论文使用了多种预训练的专家模型，例如用于目标检测、语义分割和深度估计的模型。这些模型可以从原始视频中提取不同的视觉模态信息。论文还使用了程序化组合方法，例如将不同模态的信息进行拼接或加权融合。PHG-MAE 模型的具体结构和训练细节未知，但论文强调了其高效性和可蒸馏性。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用该数据管道和 PHG-MAE 模型训练的小参数模型（<1M）可以达到与 300M 参数的大型模型相媲美的性能。此外，该模型可以部署在手持设备或网络摄像头上，实现实时的语义分割。论文还展示了使用该框架部署其他现成模型（如 DPT）进行近实时深度估计的能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人视觉、自动驾驶、视频监控等领域。通过利用多模态信息，可以提高机器对环境的感知能力，从而实现更智能的任务执行。例如，在自动驾驶中，可以利用视觉、深度和语义信息来提高车辆的导航和避障能力。该方法还可以应用于智能安防，通过分析视频中的多模态信息来识别异常行为。

📄 摘要（原文）

The real-world is inherently multi-modal at its core. Our tools observe and take snapshots of it, in digital form, such as videos or sounds, however much of it is lost. Similarly for actions and information passing between humans, languages are used as a written form of communication. Traditionally, Machine Learning models have been unimodal (i.e. rgb -> semantic or text -> sentiment_class). Recent trends go towards bi-modality, where images and text are learned together, however, in order to truly understand the world, we need to integrate all these independent modalities. In this work we try to combine as many visual modalities as we can using little to no human supervision. In order to do this, we use pre-trained experts and procedural combinations between them on top of raw videos using a fully autonomous data-pipeline, which we also open-source. We then make use of PHG-MAE, a model specifically designed to leverage multi-modal data. We show that this model which was efficiently distilled into a low-parameter (<1M) can have competitive results compared to models of ~300M parameters. We deploy this model and analyze the use-case of real-time semantic segmentation from handheld devices or webcams on commodity hardware. Finally, we deploy other off-the-shelf models using the same framework, such as DPT for near real-time depth estimation.