CNN、Transformer、Uniformer之外，我們終於有了更有效率的影片理解技術

视频理解的核心目标是准确理解时空表示，但面临两个主要挑战：短视频片段中存在大量时空冗余，并且复杂的时空依赖关系。三维卷积神经网络（CNN）和视频Transformer曾在解决其中一个挑战方面表现出色，但它们在同时应对这两个挑战时存在一定不足。UniFormer尝试结合这两种方法的优势，但在建模长视频方面遇到了困难。

S4、RWKV 和 RetNet 等低成本方案在自然语言处理领域的出现，为视觉模型开辟了新的途径。Mamba 凭借其选择性状态空间模型 (SSM) 脱颖而出，实现了在保持线性复杂性的同时促进长期动态建模的平衡。这种创新推动了它在视觉任务中的应用，正如 Vision Mamba 和 VMamba 所证实的那样，它们利用多方向 SSM 来增强二维图像处理。这些模型在性能上与基于注意力的架构相媲美，同时显著减少了内存使用量。

鉴于视频产生的序列本身更长，一个自然的问题是：Mamba 能否很好地用于视频理解？

启发于 Mamba，本文介绍了 VideoMamba，这是专门为视频理解定制的 SSM（选择性状态空间模型）。VideoMamba 借鉴了 Vanilla ViT 的设计理念，将卷积和注意力机制相结合。它提供了一种线性复杂度的方式，用于动态时空背景建模，尤其适用于处理高分辨率长视频。评估主要集中在 VideoMamba 的四个关键能力上：

在视觉领域的可扩展性：本文对 VideoMamba 的可扩展性进行了检验，发现纯 Mamba 模型在不断扩展时往往容易过拟合，本文引入一种简单而有效的自蒸馏策略，使得随着模型和输入尺寸的增加，VideoMamba 能够在不需要大规模数据集预训练的情况下实现显著的性能增强。

对短期动作识别的敏感性：本文的分析扩展到评估 VideoMamba 准确区分短期动作的能力，特别是那些具有细微动作差异的动作，如打开和关闭。研究结果显示，VideoMamba 在现有基于注意力的模型上表现出了优异的性能。更重要的是，它还适用于掩码建模，进一步增强了其时间敏感性。

在长视频理解方面的优越性：本文评估了 VideoMamba 在解释长视频方面的能力。通过端到端训练，它展示了与传统基于特征的方法相比的显著优势。值得注意的是，VideoMamba 在 64 帧视频中的运行速度比 TimeSformer 快 6 倍，并且对 GPU 内存需求减少了 40 倍 (如图 1 所示)。

與其他模態的兼容性：最後，本文評估了 VideoMamba 與其他模態的適應性。在視訊文字檢索中的結果顯示，與 ViT 相比，其表現得到了改善，特別是在具有複雜情景的長影片中。這凸顯了其穩健性和多模態整合能力。

本研究的深入實驗揭示了VideoMamba在短期（K400和SthSthV2）和長期（Breakfast，COIN和LVU）視訊內容理解方面的巨大潛力。 VideoMamba表現出高效性和準確性，預示著它將成為長視訊理解領域的關鍵組成部分。為了促進未來研究的進展，所有的程式碼和模型都已經開源。

• #論文網址：https://arxiv.org/pdf/2403.06977.pdf
• 專案網址：https://github.com/OpenGVLab/VideoMamba
• 論文標題：VideoMamba: State Space Model for Efficient Video Understanding

方法介紹

下圖2a 顯示了Mamba 模組的細節。

#圖 3 說明了 VideoMamba 的整體框架。本文首先使用3D 卷積(即1×16×16) 將輸入視訊Xv ∈ R 3×T ×H×W 投影到L 個非重疊的時空補丁Xp ∈ R L×C，其中L=t×h×w (t=T,h= H 16, 和w= W 16)。輸入到接下來的VideoMamba 編碼器的token 序列是

#時空掃描：為了將B-Mamba 層應用於時空輸入，本文圖4 中將原始的2D 掃描擴展為不同的雙向3D 掃描：

(a) 空間優先，透過位置組織空間token，然後逐幀堆疊它們；

(b) 時間優先，依影格排列時間token，然後沿著空間維度堆疊；

(c) 時空混合，既有空間優先又有時間優先，其中v1 執行其中的一半，v2 執行全部(2 倍計算量)。

圖 7a 中的實驗表明，空間優先的雙向掃描是最有效但最簡單的。由於 Mamba 的線性複雜度，本文的 VideoMamba 能夠有效率地處理高解析度的長視訊。

#

對於 B-Mamba 層中的 SSM，本文採用與 Mamba 相同的預設超參數設置，將狀態維度和擴展比例分別設為 16 和 2。參考 ViT 的做法，本文調整了深度和嵌入維度，以創建與表 1 中相當大小的模型，包括 VideoMamba-Ti，VideoMamba-S 和 VideoMamba-M。然而實驗中觀察到較大的 VideoMamba 在實驗中往往容易過度擬合，導致像圖 6a 所示的次優性能。這種過擬合問題不僅存在於本文提出的模型中，也存在於 VMamba 中，其中 VMamba-B 的最佳效能是在總訓練週期的四分之三時達到的。為了對抗較大 Mamba 模型的過度擬合問題，本文引入了一種有效的自蒸餾策略，該策略使用較小且訓練良好的模型作為「教師」，來引導較大的「學生」模型的訓練。如圖 6a 所示的結果表明，這種策略導致了預期的更好的收斂性。

關於遮罩策略，本文提出了不同的行遮罩技術，如圖5 所示，專門針對B-Mamba 區塊對連續token 的偏好。

實驗

#表 2 展示了在 ImageNet-1K 資料集上的結果。值得注意的是，VideoMamba-M 在效能上顯著優於其他各向同性架構，與 ConvNeXt-B 相比提高了 0.8%，與 DeiT-B 相比提高了 2.0%，同時使用的參數更少。 VideoMamba-M 在針對增強效能採用分層特徵的非各向同性主幹結構中也表現出色。鑑於 Mamba 在處理長序列方面的效率，本文透過增加解析度進一步提高了效能，僅使用 74M 參數就實現了 84.0% 的 top-1 準確率。

表 3 和表 4 列出了短期影片資料集上的結果。 (a) 監督學習：與純注意力方法相比，基於SSM 的VideoMamba-M 獲得了明顯的優勢，在與場景相關的K400 和與時間相關的Sth-SthV2 資料集上分別比ViViT-L 高出2.0% 和3.0%。這種改進伴隨著顯著降低的計算需求和更少的預訓練資料。 VideoMamba-M 的結果與 SOTA UniFormer 不相上下，後者在非各向同性結構中巧妙地將卷積與注意力進行了整合。 (b) 自我監督學習：在遮罩預訓練下，VideoMamba 的表現超越了以其精細動作技能而聞名的 VideoMAE。這項成就突顯了本文基於純 SSM 的模型在高效有效地理解短期視訊方面的潛力，強調了它適用於監督學習和自監督學習範式的特徵。

如图 1 所示，VideoMamba 的线性复杂度使其非常适合用于与长时长视频的端到端训练。表 6 和表 7 中的比较突显了 VideoMamba 在这些任务中相对于传统基于特征的方法的简单性和有效性。它带来了显著的性能提升，即使在模型尺寸较小的情况下也能实现 SOTA 结果。VideoMamba-Ti 相对于使用 Swin-B 特征的 ViS4mer 表现出了显著的 6.1% 的增长，并且相对于 Turbo 的多模态对齐方法也有 3.0% 的提升。值得注意的是，结果强调了针对长期任务的规模化模型和帧数的积极影响。在 LVU 提出的多样化且具有挑战性的九项任务中，本文采用端到端方式对 VideoMamba-Ti 进行微调，取得了与当前 SOTA 方法相当或优秀的结果。这些成果不仅突显了 VideoMamba 的有效性，也展示了它在未来长视频理解方面的巨大潜力。

如表 8 所示，在相同的预训练语料库和类似的训练策略下，VideoMamba 在零样本视频检索性能上优于基于 ViT 的 UMT。这突显了 Mamba 在处理多模态视频任务中与 ViT 相比具有可比较的效率和可扩展性。值得注意的是，对于具有更长视频长度 (例如 ANet 和 DiDeMo) 和更复杂场景 (例如 LSMDC) 的数据集，VideoMamba 表现出了显著的改进。这表明了 Mamba 在具有挑战性的多模态环境中，甚至在需求跨模态对齐的情况下的能力。

更多研究细节，可参考原论文。

以上是CNN、Transformer、Uniformer之外，我們終於有了更有效率的影片理解技術的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！