為理解長影片而設計的視頻圖像合併技術

核心概念

針對基於 Transformer 的模型處理長影片時遇到的計算效率問題，本文提出了一種基於視頻圖像顯著性進行動態合併的學習型視頻圖像合併（VTM）演算法，並通過實驗證明了其在保持甚至提升模型性能的同時，顯著降低了記憶體成本並提高了處理速度。

摘要

為理解長影片而設計的視頻圖像合併技術

研究背景

近年來，Transformer 模型在自然語言處理和電腦視覺領域取得了顯著的成果，然而其密集的自注意力計算機制也帶來了巨大的計算成本，尤其是在處理長影片數據時。為了解決這一問題，現有的研究主要集中在改進注意力機制或採用圖像圖像選擇策略，但這些方法存在著無法充分利用長影片時空信息或丟失重要信息的缺陷。

研究內容

本文提出了一種基於視頻圖像顯著性進行動態合併的學習型視頻圖像合併（VTM）演算法，旨在提高 Transformer 模型處理長影片數據的效率。

視頻圖像合併方法探索

• 初始視頻圖像合併： 將標準圖像圖像合併方法直接應用於視頻圖像，通過合併相似的圖像來減少冗餘信息。
• 區域集中式視頻圖像合併： 根據視頻圖像內容的顯著性區域進行圖像合併，例如中心區域集中式合併和邊緣區域集中式合併。
• 基於運動的視頻圖像合併： 根據視頻圖像中物體的運動信息進行圖像合併，認為運動物體攜帶更重要的信息。

可學習的視頻圖像合併

為進一步提高圖像合併的靈活性，本文提出了一種可學習的視頻圖像合併方法，該方法通過估計每個圖像的顯著性分數，自適應地選擇目標圖像並進行合併。

實驗結果

在 LVU、Breakfast 和 COIN 等多個長影片數據集上的實驗結果表明，與傳統方法相比，本文提出的可學習視頻圖像合併演算法在保持甚至提升模型性能的同時，顯著降低了記憶體成本並提高了處理速度。

主要貢獻

• 本文探索了多種視頻圖像合併方法，包括初始 VTM、區域集中式 VTM 和基於運動的 VTM。
• 本文提出了一種可學習的視頻圖像合併演算法，該演算法可以估計每個圖像的顯著性分數，並根據其分數自適應地合併視頻圖像。
• 本文提出的演算法在 LVU、Breakfast 和 COIN 等多個數據集上取得了最佳或具有競爭力的結果。此外，與基準演算法相比，本文提出的可學習 VTM 將記憶體成本顯著降低了 84%，並將處理速度提高了約 6.89 倍。

統計資料

與基準演算法相比，本文提出的可學習 VTM 將記憶體成本顯著降低了 84%，並將處理速度提高了約 6.89 倍。
在 γ = 10 時，與基準模型相比，本文提出的演算法將處理速度和記憶體效率分別提高了 7.49 倍和 6.6 倍。
在 Breakfast 數據集上，本文提出的可學習 VTM 的準確率比 D-sprv 高出 1.36%。

引述

"Rather than relying solely on similarity, we question whether more unmerged tokens should be used to describe salient areas, while merging more tokens for the background."
"Experimental results demonstrate that the proposed algorithm improves the effectiveness and the efficiency of the transformer-based network and outperforms the conventional long-video understanding methods with better throughput and less memory usage."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Video Token Merging for Long-form Video Understanding

by Seon-Ho Lee,... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23782.pdf

深入探究

除了視頻理解任務之外，本文提出的視頻圖像合併技術還可以應用於哪些其他領域？

除了視頻理解任務，本文提出的視頻圖像合併技術（VTM）還可以應用於以下領域：

視頻生成: VTM 可以通過合併冗餘的視覺 token 來減少視頻生成模型的計算量，例如在 text-to-video 生成中，可以先合併背景或靜態部分的 token，集中資源生成更重要的動態內容。
視頻壓縮: VTM 可以識別並合併視頻中相似的區域，這與視頻壓縮的關鍵幀和運動估計的概念相符，可以探索將 VTM 整合到視頻壓縮算法中，提高壓縮效率。
視頻編輯: VTM 可以通過識別和合併語義上相似的 token 來簡化視頻編輯操作，例如，可以更容易地選取和修改特定對象或場景，而無需逐幀處理。
動作識別: VTM 可以通過關注包含關鍵動作信息的 token，減少背景和无关信息的干擾，提高動作識別的準確性。
總之，VTM 作為一種有效的視覺 token 操作方法，具有廣泛的應用前景，可以在多個視頻相關領域提高效率和性能。

如果視頻數據中存在大量的噪聲或遮擋，本文提出的演算法是否仍然有效？

如果視頻數據中存在大量的噪聲或遮擋，本文提出的演算法效果可能會受到一定影響，原因如下：

噪聲影響 token 相似度計算: VTM 算法依賴於 token 之间的相似度计算来进行合并，而噪声会影响 token 的特征表达，降低相似度计算的准确性，导致错误的 token 合并。
遮擋導致信息丢失: 遮擋會導致部分 token 的信息丢失，如果這些 token 被合并，可能会丢失重要的视觉信息，影响最终的视频理解结果。
然而，本文提出的 learnable VTM 算法具有一定的鲁棒性，原因如下：

可學習的 saliency score: learnable VTM 通过学习 saliency score 来判断 token 的重要程度，可以一定程度上过滤掉噪声的影响，将注意力集中在更重要的区域。
辅助路径的正则化作用: 辅助路径的 saliency guided attention 机制可以引导模型学习更具区分性的特征表达，提高模型对噪声和遮挡的鲁棒性。
为了进一步提高算法在噪声和遮挡情况下的性能，可以考虑以下改进方向：

引入更鲁棒的特征表达: 可以使用更鲁棒的特征提取器，例如预训练的图像去噪模型，来减少噪声对 token 特征的影响。
结合上下文信息进行 token 合并: 可以考虑 token 的时空上下文信息来辅助判断 token 是否应该合并，例如，即使两个 token 在当前帧非常相似，但如果他们在时间维度上的变化趋势不同，则不应该合并。
总而言之，虽然噪声和遮挡会对 VTM 算法的效果造成一定影响，但 learnable VTM 算法本身具有一定的鲁棒性，并且可以通过进一步的改进措施来提高其在噪声和遮挡情况下的性能。

如何將本文提出的視頻圖像合併技術與其他提高 Transformer 模型效率的方法（例如模型壓縮、知識蒸餾等）相結合？

将本文提出的视频图像合并技术 (VTM) 与其他提高 Transformer 模型效率的方法相结合，可以进一步提升模型的效率和性能。以下是一些可行的思路：

模型壓縮:

剪枝 (Pruning): 在训练 VTM 模型后，可以分析不同 token 的重要性，对重要性低的 token 进行剪枝，从而减少模型参数量和计算量。
量化 (Quantization): 可以将 VTM 模型中的权重和激活值进行量化，例如使用低比特表示，从而降低模型的内存占用和计算复杂度。

知識蒸餾 (Knowledge Distillation):

将大型预训练模型的知识蒸馏到 VTM 模型: 可以使用一个大型的、预训练好的视频 Transformer 模型作为教师模型，将 VTM 模型作为学生模型，通过知识蒸馏将教师模型的知识迁移到学生模型，从而提高 VTM 模型的性能。
将 VTM 模型不同层的知识进行蒸馏: 可以将 VTM 模型中较深层的知识蒸馏到较浅层，从而使模型在较浅层就能获得更丰富的语义信息，提高模型的效率。

其他方法:

与自适应 token 选择方法结合: 可以将 VTM 与自适应 token 选择方法 (例如 STTS, AdaViT) 相结合，在 token 合并的基础上，进一步筛选出更重要的 token，从而更加精细地控制模型的计算量。
与高效的注意力机制结合: 可以将 VTM 与高效的注意力机制 (例如 Performer, Linear Attention) 相结合，进一步降低 Transformer 模型的计算复杂度。
总而言之，将 VTM 与其他模型效率提升方法相结合，可以充分发挥各自的优势，构建更加高效的视频 Transformer 模型，推动其在实际应用中的落地。