VideoPrism - 谷歌研究团队推出的通用视频编码器

VideoPrism是什么

VideoPrism是一个由谷歌研究团队开发的通用视频编码器,旨在通过一个单一的预训练模型来处理多种视频理解任务。该模型能够从视频中提取丰富的语义表示,使其能够在不同的视频理解任务中实现高性能和准确率,例如视频分类、定位、检索、描述生成和问答等。

VideoPrism

VideoPrism的核心设计理念在于预训练数据和建模策略方面提出了创新,在大规模的异构视频-文本数据集上进行预训练,并采用两阶段训练方法(视频-文本对比学习和掩码视频建模)。

Arxiv研究论文:https://arxiv.org/abs/2402.13217

官方项目介绍:https://blog.research.google/2024/02/videoprism-foundational-visual-encoder.html

VideoPrism的功能特性

VideoPrism的功能
  • 视频分类VideoPrism可以对视频内容进行分类,识别视频中的主要活动或事件。例如,它可以将视频分为不同的类别,如运动、烹饪、游戏等。
  • 视频定位在视频定位任务中,VideoPrism能够识别视频中特定动作或事件的开始和结束时间点,这对于理解视频内容的时序信息非常重要。
  • 视频检索VideoPrism可以实现视频-文本检索,即根据文本描述找到相关的视频片段,对于内容推荐、视频数据库搜索等应用场景很有帮助。
  • 视频描述生成该模型能够为视频生成描述性文字,有助于用户快速理解视频内容,也常用于视频内容管理和索引。
  • 视频问答VideoPrism可以处理关于视频内容的问答任务,例如回答关于视频中发生事件的问题,这要求模型对视频内容有深入的理解。
  • 科学视觉在科学研究领域,VideoPrism可以应用于动物行为分析、生态学研究等,帮助研究人员从视频数据中提取有用的信息。
  • 多模态学习通过与大型语言模型(如PaLM)结合,VideoPrism可以在视频和语言之间建立联系,进行更复杂的任务,如视频内容的详细描述和解释。

VideoPrism的技术原理

VideoPrism的两阶段预训练方法
  • 预训练(Pre-training)VideoPrism首先在大规模的异构视频-文本数据集上进行预训练,让模型学习到丰富的视频表示,这些表示能够捕捉视频内容的语义信息。该数据集包含了3600万个高质量的视频-标题对和5.82亿个带有噪声并行文本(如ASR转录文本)的视频片段。
  • 视频-文本对比学习(Video-Text Contrastive Learning)在预训练的第一阶段,VideoPrism通过对比学习来对齐视频和文本的表示。模型会尝试找到视频内容和相关文本描述之间的对应关系,从而学习到能够描述视频内容的高质量特征。
  • 掩码视频建模(Masked Video Modeling)在预训练的第二阶段,VideoPrism采用掩码视频建模来进一步提升对视频内容的理解。这个过程包括随机遮蔽视频中的一部分(例如,某些帧或片段),然后让模型预测这些遮蔽部分的内容,以此帮助模型学习到更加细致和全面的视频表示。
  • 全局和局部蒸馏(Global and Local Distillation)在第二阶段,VideoPrism还进行全局和局部蒸馏,这涉及到从第一阶段的模型中提取全局视频表示,并将其与局部细节相结合。这种蒸馏过程使得模型能够在保持语义信息的同时,更好地理解视频的全局结构和局部动态。
  • 打乱词序(Token Shuffling)为了提高模型对视频内容的理解,VideoPrism在第二阶段的预训练中引入了Token Shuffling策略。这要求模型在预测遮蔽部分时不考虑输入样本的顺序,从而迫使模型更加关注视频内容本身。
  • 下游任务适配(Downstream Task Adaptation)在预训练完成后,VideoPrism可以通过简单的适配来处理各种下游视频理解任务。这通常涉及到在模型的输出上添加特定的任务头(例如:分类器、定位器或检索器),而不需要对模型的主体部分进行微调。
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