刷新五项 SOTA，百度 ActBERT：基于动作和局部物体的视频文本特征学习模型

刷新五项 SOTA，百度 ActBERT：基于动作和局部物体的视频文本特征学习模型

• 来源:网络
• 更新日期:2020-06-19

摘要：机器之心发布机器之心编辑部全球计算机视觉顶会 CVPR 2020 上，百度共计有 22 篇论文被接收。这篇 Oral 论文中，百度提出了 ActBERT，该模型可以学习叙述性视频进行无监督视频文

机器之心发布

机器之心编辑部

全球计算机视觉顶会 CVPR 2020 上，百度共计有 22 篇论文被接收。这篇 Oral 论文中，百度提出了 ActBERT，该模型可以学习叙述性视频进行无监督视频文本关系，并提出纠缠编码器对局部区域、全局动作与语言文字进行编码。最终在 5 项相关测评任务上取得了 SOTA 结果。

ActBERT 在下游视频和语言任务上，即文本视频片段检索、视频描述生成、视频问答、动作步骤定位等任务上明显优于其他技术，展示了其在视频文本表示方面的学习能力。

论文：《ActBERT: Learning Global-Local Video-Text Representations》

论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhu_ActBERT_Learning_Global-Local_Video-Text_Representations_CVPR_2020_paper.pdf

现有利用 BERT 训练方式进行视频语言建模一般通过量化视频帧特征的方式，通过聚类离散化将视觉特征转化为视觉单词。但是，详细的局部信息，例如，互动对象，在聚类过程中可能会丢失，防止模型进一步发现细粒度的视频和文字对应关系。本文提出 ActBERT 从配对视频序列中挖掘全局和局部视觉线索和文字描述，它利用丰富的上下文信息和细粒度的关系进行视频 - 文本联合建模，其贡献有三点：

首先，ActBERT 整合了全局动作，局部区域与文本描述。诸如「剪切」、「切片」之类的动作对于各种视频相关的下游任务是有益处的。除了全局动作信息，结合本地区域信息以提供细粒度的视觉提示，区域提供有关整个场景的详细视觉线索，包括区域对象特征，对象的位置。语言模型可以从区域信息中受益以获得更好的语言和视觉一致性。

其次，纠缠编码器模块对来自三个要素进行编码，即全局动作，局部区域和语言描述。新的纠缠编码模块从三个来源进行多模态特征学习，以增强两个视觉提示和语言之间的互动功能。在全局动作信息的指导下，对语言模型注入了视觉信息，并将语言信息整合到视觉模型中。纠缠编码器动态选择合适的上下文以促进目标预测。

此外，提出四个训练任务来学习 ActBERT。预训练后的 ActBERT 被转移到五个与视频相关的下游任务，并定量地显示 ActBERT 达到了最先进的性能。

算法

纠缠编码器

纠缠编码器包括三个编码器， 三个编码器的输入来自三个来源。为了加强视觉和语言特征之间的互动，纠缠编码器将视觉信息注入语言编码器，并将语言信息整合到视觉编码器中。具体来说，纠缠编码器利用动作信息催化相互交流。

C_w 是混合后的语言表示形式，而 C_r 是引导后的区域特征。然后，C_w 使用一个线性层获得新的键值对。产生的键值对与原始的 a 编码器和 r 编码器键值对堆叠在一起。通过这种方式，视觉和语言特征更进一步联系在一起。

训练方式

本文提出四个训练方式进行模型学习。第一、有掩码的语言建模任务。本文利用区域物体和全局动作中的视觉信号，发现视觉和语言实体之间的关系。该任务迫使模型从上下文描述中学习，同时提取相关的视觉特征以协助文本预测。当动词被去除时，模型应该利用动作特征来更准确预测。当描述局部的名词被去除时，本地区域特征可以提供更多的上下文信息。

第二、有掩码的动作分类任务。这个任务是根据语言和物体特征，预测被去除的动作标签。明确的动作预测可以有两方面的好处。1）长时期动作序列线索可以被挖掘，该任务可以更好地分辨执行动作时的时间顺序；2）利用区域物体和语言文本可以获得更好的跨模态建模，该任务可以增强预训练模型中的动作识别能力，可以进一步推广到许多下游任务。

第三、有掩码的物体分类任务。在该任务中，局部区域对象特征被随机去除。其目标分布为将该区域输入到相同的目标检测模型得到的激活值。优化目标是最小化两种分布之间的 KL 差异。

第四、跨模式匹配。与下一个句子预测（NSP）任务类似，在第一个符号 [ CLS ] 的输出后加入了一个线性分类器，用来指示语言与视觉特征的相关性。如果分数较高，表明文本很好地描述了视频剪辑。

实验

实验设置

ActBERT 在 HowTo100M 数据集上进行预训练。该数据集涵盖了总计 23,611 项任务，例如维护和修理、动物营救、准备食材等。在五个任务上评测了 ActBERT 的性能。

视频描述生成实验结果

ActBERT 在所有指标上均优于 VideoBERT，表明预训练学习到更好的视频表示，也表明 ActBERT 对视频序列建模的有效性。

动作分割实验结果

ActBERT 明显优于基准方法。它表明预训练的 ActBERT 可以仅处理视觉。当删除区域信息时，可以观察到性能下降了，表明详细的局部线索对于密集视频帧标记任务有重要作用。

动作步骤定位实验结果

ActBERT 的表现明显优于 TVJE，即平均提升有 7％。这个结果甚至比监督学习的性能还要好。为了与 TVJE 有公平的对比，本文删除了局部区域信息，这个结果也明显优于 TVJE，证明 ActBERT 预训练的有效性。完整 ActBERT 模型进一步提高了 4％。

文本视频片段检索与视频问答实验结果

不需要复杂的联合视频文本建模，ActBERT 明显优于现有其他方法。表明 ActBERT 在大规模数据集上的强大学习能力。

结论

ActBERT 以一种自我监督的方式进行联合视频文本建模。该方法直接为全局和局部视觉信息建模，以进行细粒度的视觉和语言关系学习。ActBERT 将信息的三个来源作为输入，并使用了新颖的纠缠编码器进一步增强三个源之间的交互。五个视频文本基准测试的定量结果证明了 ActBERT 的有效性。未来可以通过设计更强大的视频和文本学习模块来提升 ActBERT，并将其应用到视频动作识别和检测中。

参考文献：

Linchao Zhu, Yi Yang, ActBERT: Learning Global-Local Video-Text Representations, CVPR 2020.

Antoine Miech et al., HowTo100M: Learning a Text-Video Embedding by Watching Hundred Million Narrated Video Clips, ICCV 2019.

Chen Sun et al., VideoBERT: A Joint Model for Video and Language Representation Learning, ICCV 2019

Linchao Zhu, Zhongwen Xu, Yi Yang, Bidirectional Multirate Reconstruction for Temporal Modeling in Videos, CVPR 2017.

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