图片上训的模型，怎么迁移视频上呢？
你手里有一个在图片上表现出色的模型，想让它也能“看懂”视频，这确实是个让人兴奋的想法！这背后的思路和技术其实和很多我们在生活中看到的AI应用息息相关，比如视频的自动字幕、内容识别、甚至是更复杂的视频编辑。
简单来说，从图片到视频的迁移，就是要让模型能够理解视频这个“动态”的序列，而不仅仅是静态的画面。视频是由一帧一帧的图片组成的，但视频的精髓在于这些帧之间的“联系”和“变化”。
下面我来给你详细拆解一下，我们一般会怎么做：
核心思路：让模型理解“时间”和“变化”
图片模型擅长识别“是什么”，比如“这张图片里有一只猫”。而视频模型则需要理解“发生了什么”以及“事情是如何发展的”。这通常意味着我们需要给模型增加对时间信息的感知能力。
方法一：最直接的——“单帧处理+时序整合”
这是最容易理解，也是最基础的方法。
1. 把视频拆成帧： 顾名思义，就是把一段视频像放幻灯片一样，一帧一帧地提取出来，变成一张张独立的图片。
2. 用你的图片模型处理每一帧： 现在，你就可以把这些单独提取出来的图片，喂给你的图片模型了。比如，如果你的模型是识别猫的，它就会告诉你“这一帧有猫”、“下一帧也有猫”、“再下一帧猫动了一下”。
3. 整合单帧结果，建立时序联系： 这是关键的一步。虽然模型处理了每一帧，但它还不知道这些猫的动作之间有什么关系。我们需要一个机制来“串联”起来：
简单的统计： 如果模型在视频的大部分帧里都检测到了猫，我们就可以说“这个视频有猫”。
跟踪（Tracking）： 如果你想知道猫是怎么动的，就需要引入“目标跟踪”的概念。我们可以让模型在识别到猫后，在后续的帧中“跟着”这只猫。这可能需要模型具备一些“匹配”能力，判断上一帧的猫和这一帧的猫是不是同一只。
序列模型（如RNN, LSTM, Transformer）： 这是更高级的处理方式。你可以将连续多帧的图片特征（也就是你的图片模型提取出来的“描述”）输入到一个专门处理序列数据的模型中（比如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM，或者更现代的Transformer）。这些模型本身就被设计用来捕捉数据随时间的变化模式。它们可以学习到“猫从左边跑到右边”这样的动态行为，而不仅仅是“这里有猫”。
这种方法的优点：
易于理解和实现： 核心是利用现有图片模型。
可以复用大量成熟的图片模型： 很多强大的模型都在图片领域。
这种方法的挑战：
计算量大： 视频通常包含非常多的帧，逐帧处理计算成本很高。
信息丢失： 简单地提取帧可能会忽略帧与帧之间的细微运动信息，特别是对于一些快速变化或者需要精细捕捉动作的场景。
需要额外的时序模型： 整合时序信息往往需要引入新的模型，这增加了复杂性。
方法二：让模型直接“看”视频——“视频模型架构改造”
既然视频有时间维度，那我们能不能从一开始就设计一个模型，让它本身就具备处理时间和空间的能力？
1. 3D卷积（3D Convolutions）： 传统的2D卷积操作只在图像的“长”和“宽”两个维度上进行。而3D卷积则在“长”、“宽”以及“时间”这三个维度上同时进行卷积。想象一下，它不是只看一张照片，而是同时看一摞照片（视频帧），并且能在“前后”这个时间方向上学习特征。
如何应用： 如果你想用你的模型架构，你可以尝试把模型中的2D卷积层替换成3D卷积层。但要注意，这需要大量的3D标注视频数据来训练，因为3D卷积的学习方式和2D是不同的。
2. 引入时空注意力机制（Spatiotemporal Attention）： 注意力机制在现代深度学习中非常强大，它能让模型学会“关注”输入数据中最重要的部分。时空注意力机制则允许模型在关注空间（图像中的哪个区域）的同时，也关注时间（视频中的哪些时刻）。
如何应用： 你可以尝试在你的图片模型的某些层（特别是卷积层之后）加入时空注意力模块。这些模块会学习如何结合不同帧的特征，并判断哪些帧或哪些帧的区域对当前任务更重要。
3. 使用专门的视频骨干网络（Video Backbone）： 很多研究者已经开发了专门用于处理视频的基础网络架构，例如SlowFast, I3D (Inflated 3D ConvNet), TSN (Temporal Segment Networks) 等。
如何应用： 你可以考虑将你的图片模型“迁移”到这些视频骨干网络上。这通常意味着：
权重初始化： 用你在图片上训练好的权重来初始化视频骨干网络中的某些层（尤其是那些对应空间特征提取的层）。
微调（Finetuning）： 然后，用你的视频数据集来继续训练这个模型（微调）。这样，模型就能在图片模型的基础上，学会理解视频的动态特性。
这种方法的优点：
更直接地处理视频信息： 模型从一开始就考虑了时间维度，可能获得更好的视频理解能力。
可能更高效： 专门的视频架构可能比逐帧处理更有效率。
这种方法的挑战：
需要视频训练数据： 即使是迁移，也需要有标注的视频数据来进行微调。
模型架构修改： 可能需要对原有的图片模型架构进行调整，这需要一定的深度学习知识。
计算资源需求： 训练3D模型通常需要更多的计算资源（GPU显存和计算能力）。
迁移的步骤总结（更具体的操作）：
1. 确定你的目标： 你想让模型在视频上做什么？是分类（视频内容是什么）、检测（视频里有什么物体）、识别动作（视频里发生了什么动作）、还是生成视频？不同的目标，迁移策略也会有所不同。
2. 准备视频数据： 这是最关键的一步。你需要有大量的、与你目标相关的视频数据。如果你的模型是识别猫的，那么你需要猫的视频。
数据标注： 如果你是要做视频分类，你需要给每个视频打上类别标签。如果要做目标检测，你需要框出视频中物体的位置。
3. 选择迁移策略：
简单策略： 如果你的视频数据不多，或者计算资源有限，可以先尝试“单帧处理+时序整合”中的简单统计或基于RNN/LSTM的方法。
高级策略： 如果你有足够的视频数据和计算资源，并且追求更好的效果，可以考虑使用3D卷积或迁移到现有的视频骨干网络上。
4. 实现与训练：
利用你的图片模型进行特征提取： 如果你选择“单帧处理”路线，先把图片模型当作一个特征提取器，输出每帧的向量表示。
构建时序模型： 将提取的特征喂给RNN、LSTM、Transformer或你的自定义时序模型。
权重迁移（如果选择视频骨干网络）： 将你训练好的图片模型权重，按层级对应地加载到视频模型的相应层中。例如，ResNet的卷积层权重可以初始化同等结构的3D ResNet层。
微调（Finetuning）： 使用你的视频数据，在迁移来的模型上继续训练。可以先只训练新加入的时序层，然后逐渐解冻前面的层进行端到端微调。
5. 评估与优化： 使用独立的测试集评估模型在视频上的表现，根据结果调整模型结构、训练参数或数据处理方式。
一些需要注意的细节和“经验之谈”：
数据是王道： 无论哪种方法，高质量、充足的视频数据都是成功的基石。
先从简单开始： 不要一开始就追求最复杂的3D卷积模型。先尝试单帧处理，看看效果，再决定是否需要更复杂的架构。
帧率和采样： 视频帧率很高，是否需要处理每一帧？采样策略（比如每隔N帧取一帧）可以减少计算量，但可能会丢失一些关键信息。这需要根据具体任务和视频内容来调整。
长视频处理： 如何有效地处理长视频（几分钟甚至更长）是一个挑战。通常需要分段处理，或者使用能够捕捉长期依赖关系的序列模型。
计算资源： 视频处理对计算资源要求很高。如果你是个人研究或小规模实验，可能需要考虑云服务或更轻量级的模型。
了解现有的视频模型： 投入时间去了解和阅读现有的优秀视频处理模型的论文，比如I3D、TSM、SlowFast、TimeSformer等，它们的设计思想和实现方式能给你很多启发。
总而言之，将图片模型迁移到视频上，本质上是为模型注入“时间”和“动态”的理解能力。这可以通过对视频进行分帧后利用图片模型，再通过序列模型整合信息；或者直接改造模型架构，使其具备时空感知能力来实现。这是一个既有挑战又充满趣味的过程，祝你成功！
简单来说，从图片到视频的迁移，就是要让模型能够理解视频这个“动态”的序列，而不仅仅是静态的画面。视频是由一帧一帧的图片组成的，但视频的精髓在于这些帧之间的“联系”和“变化”。
下面我来给你详细拆解一下，我们一般会怎么做：
核心思路：让模型理解“时间”和“变化”
图片模型擅长识别“是什么”，比如“这张图片里有一只猫”。而视频模型则需要理解“发生了什么”以及“事情是如何发展的”。这通常意味着我们需要给模型增加对时间信息的感知能力。
方法一：最直接的——“单帧处理+时序整合”
这是最容易理解，也是最基础的方法。
1. 把视频拆成帧： 顾名思义，就是把一段视频像放幻灯片一样，一帧一帧地提取出来，变成一张张独立的图片。
2. 用你的图片模型处理每一帧： 现在，你就可以把这些单独提取出来的图片，喂给你的图片模型了。比如，如果你的模型是识别猫的，它就会告诉你“这一帧有猫”、“下一帧也有猫”、“再下一帧猫动了一下”。
3. 整合单帧结果，建立时序联系： 这是关键的一步。虽然模型处理了每一帧，但它还不知道这些猫的动作之间有什么关系。我们需要一个机制来“串联”起来：
简单的统计： 如果模型在视频的大部分帧里都检测到了猫，我们就可以说“这个视频有猫”。
跟踪（Tracking）： 如果你想知道猫是怎么动的，就需要引入“目标跟踪”的概念。我们可以让模型在识别到猫后，在后续的帧中“跟着”这只猫。这可能需要模型具备一些“匹配”能力，判断上一帧的猫和这一帧的猫是不是同一只。
序列模型（如RNN, LSTM, Transformer）： 这是更高级的处理方式。你可以将连续多帧的图片特征（也就是你的图片模型提取出来的“描述”）输入到一个专门处理序列数据的模型中（比如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM，或者更现代的Transformer）。这些模型本身就被设计用来捕捉数据随时间的变化模式。它们可以学习到“猫从左边跑到右边”这样的动态行为，而不仅仅是“这里有猫”。
这种方法的优点：
易于理解和实现： 核心是利用现有图片模型。
可以复用大量成熟的图片模型： 很多强大的模型都在图片领域。
这种方法的挑战：
计算量大： 视频通常包含非常多的帧，逐帧处理计算成本很高。
信息丢失： 简单地提取帧可能会忽略帧与帧之间的细微运动信息，特别是对于一些快速变化或者需要精细捕捉动作的场景。
需要额外的时序模型： 整合时序信息往往需要引入新的模型，这增加了复杂性。
方法二：让模型直接“看”视频——“视频模型架构改造”
既然视频有时间维度，那我们能不能从一开始就设计一个模型，让它本身就具备处理时间和空间的能力？
1. 3D卷积（3D Convolutions）： 传统的2D卷积操作只在图像的“长”和“宽”两个维度上进行。而3D卷积则在“长”、“宽”以及“时间”这三个维度上同时进行卷积。想象一下，它不是只看一张照片，而是同时看一摞照片（视频帧），并且能在“前后”这个时间方向上学习特征。
如何应用： 如果你想用你的模型架构，你可以尝试把模型中的2D卷积层替换成3D卷积层。但要注意，这需要大量的3D标注视频数据来训练，因为3D卷积的学习方式和2D是不同的。
2. 引入时空注意力机制（Spatiotemporal Attention）： 注意力机制在现代深度学习中非常强大，它能让模型学会“关注”输入数据中最重要的部分。时空注意力机制则允许模型在关注空间（图像中的哪个区域）的同时，也关注时间（视频中的哪些时刻）。
如何应用： 你可以尝试在你的图片模型的某些层（特别是卷积层之后）加入时空注意力模块。这些模块会学习如何结合不同帧的特征，并判断哪些帧或哪些帧的区域对当前任务更重要。
3. 使用专门的视频骨干网络（Video Backbone）： 很多研究者已经开发了专门用于处理视频的基础网络架构，例如SlowFast, I3D (Inflated 3D ConvNet), TSN (Temporal Segment Networks) 等。
如何应用： 你可以考虑将你的图片模型“迁移”到这些视频骨干网络上。这通常意味着：
权重初始化： 用你在图片上训练好的权重来初始化视频骨干网络中的某些层（尤其是那些对应空间特征提取的层）。
微调（Finetuning）： 然后，用你的视频数据集来继续训练这个模型（微调）。这样，模型就能在图片模型的基础上，学会理解视频的动态特性。
这种方法的优点：
更直接地处理视频信息： 模型从一开始就考虑了时间维度，可能获得更好的视频理解能力。
可能更高效： 专门的视频架构可能比逐帧处理更有效率。
这种方法的挑战：
需要视频训练数据： 即使是迁移，也需要有标注的视频数据来进行微调。
模型架构修改： 可能需要对原有的图片模型架构进行调整，这需要一定的深度学习知识。
计算资源需求： 训练3D模型通常需要更多的计算资源（GPU显存和计算能力）。
迁移的步骤总结（更具体的操作）：
1. 确定你的目标： 你想让模型在视频上做什么？是分类（视频内容是什么）、检测（视频里有什么物体）、识别动作（视频里发生了什么动作）、还是生成视频？不同的目标，迁移策略也会有所不同。
2. 准备视频数据： 这是最关键的一步。你需要有大量的、与你目标相关的视频数据。如果你的模型是识别猫的，那么你需要猫的视频。
数据标注： 如果你是要做视频分类，你需要给每个视频打上类别标签。如果要做目标检测，你需要框出视频中物体的位置。
3. 选择迁移策略：
简单策略： 如果你的视频数据不多，或者计算资源有限，可以先尝试“单帧处理+时序整合”中的简单统计或基于RNN/LSTM的方法。
高级策略： 如果你有足够的视频数据和计算资源，并且追求更好的效果，可以考虑使用3D卷积或迁移到现有的视频骨干网络上。
4. 实现与训练：
利用你的图片模型进行特征提取： 如果你选择“单帧处理”路线，先把图片模型当作一个特征提取器，输出每帧的向量表示。
构建时序模型： 将提取的特征喂给RNN、LSTM、Transformer或你的自定义时序模型。
权重迁移（如果选择视频骨干网络）： 将你训练好的图片模型权重，按层级对应地加载到视频模型的相应层中。例如，ResNet的卷积层权重可以初始化同等结构的3D ResNet层。
微调（Finetuning）： 使用你的视频数据，在迁移来的模型上继续训练。可以先只训练新加入的时序层，然后逐渐解冻前面的层进行端到端微调。
5. 评估与优化： 使用独立的测试集评估模型在视频上的表现，根据结果调整模型结构、训练参数或数据处理方式。
一些需要注意的细节和“经验之谈”：
数据是王道： 无论哪种方法，高质量、充足的视频数据都是成功的基石。
先从简单开始： 不要一开始就追求最复杂的3D卷积模型。先尝试单帧处理，看看效果，再决定是否需要更复杂的架构。
帧率和采样： 视频帧率很高，是否需要处理每一帧？采样策略（比如每隔N帧取一帧）可以减少计算量，但可能会丢失一些关键信息。这需要根据具体任务和视频内容来调整。
长视频处理： 如何有效地处理长视频（几分钟甚至更长）是一个挑战。通常需要分段处理，或者使用能够捕捉长期依赖关系的序列模型。
计算资源： 视频处理对计算资源要求很高。如果你是个人研究或小规模实验，可能需要考虑云服务或更轻量级的模型。
了解现有的视频模型： 投入时间去了解和阅读现有的优秀视频处理模型的论文，比如I3D、TSM、SlowFast、TimeSformer等，它们的设计思想和实现方式能给你很多启发。
总而言之，将图片模型迁移到视频上，本质上是为模型注入“时间”和“动态”的理解能力。这可以通过对视频进行分帧后利用图片模型，再通过序列模型整合信息；或者直接改造模型架构，使其具备时空感知能力来实现。这是一个既有挑战又充满趣味的过程，祝你成功！
网友意见
如果说任务是视频分类的话，大部分已有工作集中于基于图像模型的temporal modelling，这类方法包括
- Inflation
代表作是I3D[1]，这类方法将2D kernel weight通过复制的方式膨胀到3D来初始化3D kernel weight。虽然是比较早期的方法，但是它的核心idea还是在大部分现在的工作中可以看到。ViViT[2]中的tokenizer也对相似的初始化进行了探索，楼里的Uniformer也是通过inflate的方式将2D的conv kernel / attention膨胀到了3D。 - Temporal Convolutions
代表作是R(2+1)D[3], P3D[4]。这类方法在2D模型中的2D卷积基础上增加了一个时间维度上的1D卷积，或者也可以看做将3D卷积拆解成了2D和1D卷积的组合。一方面是增加了网络的non-linearity，另一方面也减少了3D卷积的计算量。最近在video transformer上的一些文章也可以看到类似的思路，包括TimeSformer[5]，ViViT[2]。
尽管这种拆解大大降低了temporal modelling的计算量，1D卷积仍然会给原本的2D网络带来不可忽略的额外计算开销，因此我们最近接收的一篇ICLR就探索了一种直接赋予2D卷积temporal modelling能力的操作TAdaConv[6]，代码和模型都已经release了，也欢迎关注。
至于在图像模型往视频模型迁移过程中，视频与图像域不同的问题，目前还没有看到有文章做相关的尝试。现有方法似乎都assume finetune的过程中可以解决域差异的问题。其实仔细想了一下，问题中提到的"如imagenet训练的模型，图片中的物体往往在正中且比较大，而视频中的物体往往不在正中且比较小"，其实不仅仅在图像模型到视频模型的应用中存在，其他的一些任务包括object detection / tracking / semantic segmentation似乎都有类似的问题，解决方案好像都是简单暴力的finetune。也许这就够了？
参考
- ^Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Carreira_Quo_Vadis_Action_CVPR_2017_paper.pdf
- ^abVivit: A video vision transformer http://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Arnab_ViViT_A_Video_Vision_Transformer_ICCV_2021_paper.pdf
- ^A closer look at spatiotemporal convolutions for action recognition https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Tran_A_Closer_Look_CVPR_2018_paper.pdf
- ^Learning spatio-temporal representation with pseudo-3d residual networks https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Qiu_Learning_Spatio-Temporal_Representation_ICCV_2017_paper.pdf
- ^Is space-time attention all you need for video understanding http://proceedings.mlr.press/v139/bertasius21a/bertasius21a-supp.pdf
- ^TAda! Temporally-Adaptive Convolutions for Video Understanding https://arxiv.org/pdf/2110.06178.pdf
- ^Tsm: Temporal shift module for efficient video understanding http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lin_TSM_Temporal_Shift_Module_for_Efficient_Video_Understanding_ICCV_2019_paper.pdf
- ^Temporal interlacing network https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/6872/6726
不知道霍叔做什么方向，生成领域有两个经典的工作pix2pixHD和vid2vid,后者通过引入光流将前者应用到了视频生成上。high level应该也是这个思路。
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