導(dǎo)讀：

CLIP[1]是一個(gè)強(qiáng)大的開(kāi)放詞匯模型，在圖像領(lǐng)域表現(xiàn)出強(qiáng)大的零樣本識(shí)別能力，但如何將該能力遷移到視頻領(lǐng)域是一個(gè)較難的問(wèn)題，主要存在兩大挑戰(zhàn)：一是如何為圖像CLIP模型注入時(shí)序建模能力；二是在視頻領(lǐng)域遷移的過(guò)程中如何保持其對(duì)開(kāi)放詞匯理解能力。

許多工作通過(guò)在視頻數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)以實(shí)現(xiàn)CLIP向視頻領(lǐng)域的遷移，然而由于微調(diào)時(shí)使用的數(shù)據(jù)集規(guī)模相對(duì)較小，導(dǎo)致模型發(fā)生過(guò)擬合，使得CLIP模型原有的零樣本識(shí)別能力有所丟失。

本文提出了一種新的CLIP向視頻領(lǐng)域的遷移方法，找到模型泛化和專用化之間的平衡，讓模型既能識(shí)別微調(diào)時(shí)已經(jīng)見(jiàn)過(guò)的動(dòng)作和事件，又能夠借助CLIP的零樣本識(shí)別能力泛化到新的視頻動(dòng)作和事件。

問(wèn)題歸納：將開(kāi)放詞匯視頻模型構(gòu)建問(wèn)題近似于持續(xù)學(xué)習(xí)問(wèn)題

假設(shè)存在一個(gè)包含所有的“視頻-文本”對(duì)的數(shù)據(jù)集，那么可以通過(guò)在上最小化”視頻-文本“對(duì)比損失來(lái)獲得最佳開(kāi)放視頻詞匯模型：

然而，現(xiàn)實(shí)中如此理想的數(shù)據(jù)集不可能存在，人們只能通過(guò)盡可能大規(guī)模、多樣化的視頻文本數(shù)據(jù)集來(lái)近似。視頻動(dòng)作識(shí)別是視頻內(nèi)容理解中一類重要任務(wù)，本文選取了視頻動(dòng)作識(shí)別數(shù)據(jù)集作為近似。此時(shí)，由于動(dòng)作類別數(shù)量的限制（例如Kinetics-400只包含了400個(gè)類別），模型在微調(diào)過(guò)程中容易發(fā)生過(guò)擬合。

另一方面，本文發(fā)現(xiàn)CLIP的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含大規(guī)模“圖像-文本”對(duì)，且圖像可以容易地?cái)U(kuò)展為靜態(tài)視頻，因此可以認(rèn)為原始CLIP的權(quán)重在大規(guī)?！办o態(tài)視頻-文本”（記作上已經(jīng)達(dá)到最優(yōu)。如果將數(shù)據(jù)集結(jié)合作為的近似，那么優(yōu)化目標(biāo)將轉(zhuǎn)化為：

此處數(shù)據(jù)集是私有數(shù)據(jù)集，在CLIP遷移學(xué)習(xí)的過(guò)程中完全無(wú)法觸碰，而已知CLIP權(quán)重是數(shù)據(jù)集上的最優(yōu)解，因此本文目標(biāo)是利用和構(gòu)建開(kāi)放詞匯視頻模型。自然地，開(kāi)放詞匯視頻模型構(gòu)建問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)的過(guò)程：在保持對(duì)歷史任務(wù)（）性能的同時(shí)，不斷地在新的視頻-文本數(shù)據(jù)集（）上訓(xùn)練模型，提升模型的泛化能力。

Open-VCLIP方法介紹：

為了解決上述問(wèn)題，本文提出Open-VCLIP方法，包括模型架構(gòu)和算法改進(jìn)兩部分。在架構(gòu)設(shè)計(jì)方面，通過(guò)修改自注意層將時(shí)序建模能力注入到CLIP模型中；在算法改進(jìn)方面，提出了插值權(quán)重優(yōu)化的新方法，取得更好的閉集性能與零樣本識(shí)別性能的權(quán)衡。

（1）注入CLIP時(shí)序建模能力

本文參考了Space-Time Mixing[2]，通過(guò)修改自注意層的信息關(guān)注范圍，讓自注意力操作過(guò)程中的每個(gè)塊關(guān)注到所屬視頻幀以及相鄰視頻幀中的圖像塊信息來(lái)實(shí)現(xiàn)局部時(shí)序信息聚合，并隨著自注意力層的堆疊完成全局時(shí)間信息聚合，從而實(shí)現(xiàn)時(shí)序建模能力的注入。該過(guò)程不需要增加額外參數(shù)，適配于后文引入的權(quán)重插值優(yōu)化方法。

（2）權(quán)重插值優(yōu)化算法

本文解決的是一個(gè)零歷史信息的持續(xù)學(xué)習(xí)問(wèn)題，即以為模型初始化參數(shù)，通過(guò)優(yōu)化將模型遷移到數(shù)據(jù)集上，同時(shí)需要盡可能保持最小。然而，標(biāo)準(zhǔn)的微調(diào)訓(xùn)練方式往往容易使模型過(guò)擬合到，導(dǎo)致CLIP原始的開(kāi)放詞匯能力流失嚴(yán)重，進(jìn)而影響模型的泛化能力，這將是本文著重想要解決的問(wèn)題。

受到[3]的啟發(fā)，本文首先引入了一個(gè)無(wú)需優(yōu)化的權(quán)重插值策略：通過(guò)加權(quán)系數(shù)對(duì)CLIP原始參數(shù)和在數(shù)據(jù)集上完成微調(diào)后的參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均操作，防止遷移學(xué)習(xí)后的模型在原始數(shù)據(jù)集上的過(guò)度遺忘。具體形式如下：

但這種做法由于不存在顯示的優(yōu)化約束，導(dǎo)致插值得到的模型可能會(huì)在上有較為嚴(yán)重的欠擬合。針對(duì)此問(wèn)題，本文提出在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)于插值模型在數(shù)據(jù)集上添加正則化約束，從而緩解插值得到的模型在新數(shù)據(jù)上欠擬合嚴(yán)重的問(wèn)題。具體來(lái)說(shuō)，本文提出在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)插值權(quán)重系數(shù)進(jìn)行隨機(jī)采樣，針對(duì)一系列取值下的插值模型在上進(jìn)行優(yōu)化約束，最終的優(yōu)化目標(biāo)如下：

其中，插值系數(shù)在區(qū)間區(qū)間均勻采樣，該范圍對(duì)應(yīng)了期望構(gòu)建的低損失區(qū)域。是正則化損失的權(quán)重系數(shù)，本篇文章實(shí)現(xiàn)時(shí)將其取值為。對(duì)應(yīng)的梯度計(jì)算如下：

最后，本文在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)插值權(quán)重應(yīng)用隨機(jī)權(quán)重平均（SWA）[4]來(lái)進(jìn)一步提高方法穩(wěn)定性和泛化性。在實(shí)踐中，只需要維護(hù)模型權(quán)重的移動(dòng)平均值，并在最后進(jìn)行權(quán)重插值即可，形式化描述如下。

實(shí)驗(yàn)

本文實(shí)驗(yàn)采用Kinetics-400視頻動(dòng)作識(shí)別數(shù)據(jù)集作為微調(diào)CLIP的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將UCF、HMDB以及Kinetics-600子集作為測(cè)試視頻模型的零樣本識(shí)別能力的數(shù)據(jù)集。

（1）零樣本識(shí)別性能

與CLIP基線和標(biāo)準(zhǔn)微調(diào)模型進(jìn)行對(duì)比，可以看出，相比于標(biāo)準(zhǔn)微調(diào)方法容易出現(xiàn)較為嚴(yán)重的遺忘現(xiàn)象，本文所提的Open-VCLIP方法能夠顯著提升模型的零樣本識(shí)別能力，在不同主干網(wǎng)絡(luò)、不同數(shù)據(jù)集上都取得了最佳的零樣本識(shí)別準(zhǔn)確率。

此外，本文同當(dāng)前先進(jìn)零樣本識(shí)別性能的方法進(jìn)行了對(duì)比?？梢钥吹?，Open-VCLIP方法在不同數(shù)據(jù)集上均取得最佳零樣本準(zhǔn)確率。除此之外，文章還對(duì)比了凍結(jié)原始CLIP模型參數(shù)下微調(diào)Adapter模塊的高效參數(shù)微調(diào)方法，結(jié)果表明，高效參數(shù)微調(diào)方法無(wú)法有效提升零樣本識(shí)別準(zhǔn)確率。

（2）零樣本識(shí)別性能與閉集性能的權(quán)衡

文章對(duì)不同方法應(yīng)用權(quán)重插值修復(fù)算法[3]進(jìn)行探究，并將不同的加權(quán)系數(shù)下的性能用折線圖的方式展現(xiàn)，橫坐標(biāo)表示閉集性能，縱坐標(biāo)為零樣本識(shí)別性能。結(jié)果表明：（i）具有時(shí)序建模能力的模型具備更強(qiáng)的零樣本識(shí)別性能，顯示出時(shí)序建模能力對(duì)于CLIP模型向視頻領(lǐng)域的遷移是必要的；（ii）Open-VCLIP曲線高于標(biāo)準(zhǔn)微調(diào)方法，反映出本文所提出的優(yōu)化策略不僅能提升模型的零樣本視頻識(shí)別能力，而且能夠在零樣本識(shí)別性能和閉集性能中取得最佳權(quán)衡；（iii）同時(shí)，圖中紅色五角星對(duì)應(yīng)同一個(gè)插值模型，可以看到單個(gè)模型能夠在多個(gè)數(shù)據(jù)集中取得接近最優(yōu)的零樣本識(shí)別性能，且保持較高的閉集準(zhǔn)確率，顯示出方法無(wú)需針對(duì)特定數(shù)據(jù)集專門(mén)調(diào)整插值權(quán)重。

（3）零樣本視頻文本檢索性能

評(píng)估文本到視頻/視頻到文本的檢索性能可以進(jìn)一步了解模型的泛化能力。實(shí)驗(yàn)遵循了在Kinetics-400數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，并在MSR-VTT數(shù)據(jù)集上測(cè)試的范式。結(jié)果展示了Open-VCLIP方法提升了模型的視頻檢索文本的性能和文本檢索視頻的性能，且在視頻檢索文本任務(wù)上，Open-VCLIP方法明顯高于CLIP基線，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文方法有效性。

總結(jié)

本篇工作提出了Open-VCLIP方法，通過(guò)微調(diào)于視頻識(shí)別數(shù)據(jù)集有效將CLIP轉(zhuǎn)變?yōu)殚_(kāi)放詞匯的視頻模型。文章主題包含三個(gè)部分：將問(wèn)題歸納為無(wú)歷史數(shù)據(jù)的持續(xù)學(xué)習(xí)問(wèn)題；為模型添加輕量化時(shí)序建模能力；設(shè)計(jì)正則化插值優(yōu)化策略提升模型泛化能力，減輕遺忘現(xiàn)象發(fā)生。實(shí)驗(yàn)表明，Open-VCLIP在零樣本動(dòng)作識(shí)別任務(wù)明顯優(yōu)于最先進(jìn)的方法，并在閉集性能和零樣本視頻動(dòng)作識(shí)別性能之間實(shí)現(xiàn)了最佳的權(quán)衡，所提方法也為大模型微調(diào)提供了新思路。