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基本信息
标题: Fine-tuned CLIP Models are Efficient Video Learners
作者: Hanoona Rasheed, Muhammad Uzair Khattak, Muhammad Maaz, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan
arxiv: https://arxiv.org/abs/2212.03640
这项工作探讨了名为ViFi-CLIP（Video Fine-tuned CLIP）的简单基线在将图像预训练的CLIP适应视频领域方面的能力。图示比较了vanilla CLIP及其针对视频进行适配的几个变体（在Kinetics-400上训练，在UCF-101和HMDB-51上评估）的无监督性能。从ViFi-CLIP（第4列）获得的视频嵌入的t-SNE可视化与vanilla CLIP（第1列）、单独调优的视频文本CLIP（第2列）和图像编码器（第3列）的嵌入以及最新的最先进工作XCLIP（最后一列）的嵌入进行了比较（Δ表示与XCLIP的差异）。ViFi-CLIP的嵌入具有更好的可分离性，表明对CLIP的简单微调足以学习合适的视频特定归纳偏差，并且可以与具有专门组件以模拟视频时间信息的更复杂方法相媲美。
摘要
大规模的图像-文本对多模态训练赋予了CLIP模型强大的泛化能力。由于在类似规模上对视频进行训练不可行，最近的方法集中于有效地将基于图像的CLIP迁移到视频领域。在此追求中，添加了新的参数模块来学习时间信息和帧间关系，这需要细致的设计努力。
此外，当在视频上学习得到的模型时，它们往往在给定的任务分布上过度拟合，且在泛化方面存在不足。这引发了一个问题：如何有效地将图像级别的CLIP表示迁移到视频中？
在本工作中，我们表明简单的Video Fine-tuned CLIP（ViFi-CLIP）基线通常足以弥合从图像到视频的领域差距。
我们的定性分析表明，CLIP图像编码器的帧级处理，随后与相应的文本嵌入进行特征池化和相似度匹配，有助于在ViFi-CLIP中隐式地建模时间线索。这种微调有助于模型专注于场景动态、移动对象和对象间关系。对于低数据情况下，全量微调不可行，我们提出了一种“bridge and promp”方法，首先使用微调来弥合领域差距，然后在语言和视觉方面学习提示以适应CLIP表示。
我们在五个视频基准上对这种简单而强大的基线进行了广泛的评估，包括零样本、基线到新领域泛化、少样本和全监督设置。
我们的代码和预训练模型可在https://github.com/muzairkhattak/ViFi-CLIP上获取。
主要贡献
- 我们提出了一种简单但强大的基线，ViFi-CLIP（Video Fine-tuned CLIP），用于将基于图像的CLIP应用于视频特定任务。我们表明，对CLIP进行简单的微调就足以学习视频特定的归纳偏差，从而在下游任务上取得了令人印象深刻的性能。
- 我们对四种不同的实验设置进行了实验，包括零样本、基于基础到新领域的泛化、少样本和全监督任务。与最先进的方法相比，我们展示了更好的或具有竞争力的性能。
- 我们展示了我们提出的“bridge and promp”方法的有效性，该方法首先通过微调来弥合模态差距，随后在CLIP模型的视觉和语言分支中进行提示学习，适用于低数据环境。
方法
整体框架
- Temporal Pooling: Mean Pooling
- Image Encoder / Text Encoder: CLIP (ViT-B/16)
bridge and prompt
实验
- Zero-shot setting: 源数据集上训练，目标数据集上测试，两个数据集的标签交集为空。
- Base-to-novel generalization: 在数据集上样本数量最多的一半类别上训练，在整个数据集上测试。
- Few-shot setting: 每个类别取 K 个样本训练。
- Fully-supervised setting: 正常。
ViFi-CLIP
HM: Base和Novel的调和平均
VL prompting
总结
这项工作展示了将基于图像的CLIP模型转移到视频领域的一个常被忽视但简单的基线的重要性。
我们证明了仅对视频数据进行视觉和文本编码器的微调，在监督任务以及泛化任务上表现良好。
结果表明，与为视频专门开发的复杂方法相比，简单解决方案在大多数情况下都具有可扩展性和优势。
在无法进行微调的情况下，我们还提出了一种bridge and prompt方案，该方案使用视频微调表示来快速适应下游视频应用。