计算机视觉中video understanding领域有什么研究方向和比较重要的成果？
计算机视觉中的视频理解（Video Understanding）领域，是一块非常活跃且充满挑战的研究疆域。它不仅仅是识别视频中的物体，而是要理解视频中发生的事件、动作、物体间的关系、以及随时间变化的动态过程。这项技术在智能监控、自动驾驶、体育分析、人机交互、医疗诊断等众多领域有着巨大的应用潜力。
要深入了解视频理解，我们可以将其大致划分为几个核心的研究方向，并在每个方向上探讨其发展脉络和代表性成果。
核心研究方向
1. 动作识别 (Action Recognition)
核心任务： 识别视频中正在执行的单一或组合动作。例如，“跑步”、“跳跃”、“挥手”、“弹奏钢琴”等。
挑战：
时空信息： 动作的发生依赖于空间（物体在哪，怎么变形）和时间（动作序列如何展开）的共同作用。
视角变化、尺度变化、光照变化： 现实世界中这些变化是常态。
动作的细粒度： 区分“轻微挥手”和“用力挥手”或者“投掷”和“抛出”等细微差别。
多姿态、遮挡： 人体姿态的多样性和部分被遮挡是常态。
长时动作： 识别需要较长时间才能完成的动作，如“踢足球”、“打篮球”等，需要捕捉更长序列的上下文信息。
重要成果：
早期基于手工特征的方法： 如3D HOG (Histogram of Oriented Gradients) 和 IDT (Improved Trajectories)。这些方法提取视频帧的运动信息（如光流）和空间信息，然后通过SVM等分类器进行识别。虽然效果不错，但提取特征耗时且依赖领域知识。
基于深度学习的方法（主流）：
TwoStream Networks： 由Simonyan和Zisserman提出，是深度学习在动作识别上的里程碑。它将RGB帧的空间信息和光流提取的运动信息分开处理，然后融合。RGB Stream 捕捉外观信息，Flow Stream 捕捉运动信息。这种分离处理有效地缓解了数据量大的问题，并取得了当时SOTA（StateoftheArt）的性能。
3D Convolutional Networks (C3D, I3D)： C3D直接将3D卷积核应用于视频（时间+空间），能够同时学习时空特征。I3D (Inflated 3D) 则将2D卷积网络（如ResNet）“膨胀”成3D网络，继承了2D网络的强大特征提取能力，并在ImageNet上预训练，在动作识别任务上取得了显著的提升。
Temporal Segment Networks (TSN)： 考虑到动作识别需要捕捉视频中的关键时刻，TSN提出了一种“稀疏采样”策略，将视频分割成若干片段，每个片段采样一个或几个帧，并对这些片段的特征进行融合。这种方式大大降低了计算量，同时有效覆盖了视频的全局信息。
Attention Mechanisms： 随着Transformer的兴起，Transformerbased models 如 VideoMAE，ViViT (Video Vision Transformer) 等也开始在动作识别领域大放异彩。它们通过自注意力机制，能够更有效地捕捉时空长距离依赖关系，特别是在处理长时动作时表现出色。例如，Timesformer 证明了Transformer在视频理解上的巨大潜力。
Graph Convolutional Networks (GCNs)： 对于人体姿态信息丰富的动作，GCNs通过将人体关键点表示为图节点，骨骼连接表示为边，利用图卷积来捕捉关节之间的时空关系，这对于识别涉及复杂人体交互的动作非常有效，如 PoseGCN。
2. 视频事件检测 (Video Event Detection/Localization)
核心任务： 在视频中识别出特定事件的发生，并给出事件发生的时间段（开始和结束时间）。例如，在一段监控视频中检测“盗窃”、“打架”等事件。
挑战：
稀疏性： 目标事件在视频中可能只出现很短的时间，占比很小。
多样性： 同一类事件可能有很多不同的表现形式。
多尺度： 事件可能发生在视频的不同时间尺度上。
类别不平衡： 发生事件的帧数远少于不发生事件的帧数。
重要成果：
TwoStream + Temporal Proposal Generation： 早期方法通常会先生成可能包含事件的时间片段（Temporal Proposals），然后再对这些片段进行分类。
EndtoEnd Models： 近年来，研究趋向于端到端的模型，直接预测事件的开始、结束时间和类别，避免了多阶段的复杂性。
Attention Mechanisms & Temporal Convolutional Networks (TCNs)： TCNs能够有效地捕捉长距离时间依赖，并与注意力机制结合，使模型能够关注到对事件判断最重要的时间片段。
Transformerbased Detection Models： 类似于在图像目标检测中，VideoDETR 等模型将Transformer的思想引入视频事件检测，通过query机制直接预测事件的边界框和类别。
3. 视频字幕生成 (Video Captioning)
核心任务： 为视频生成一段准确、流畅、有意义的文字描述。
挑战：
时空信息到语言的转换： 如何将视觉信息（物体、动作、场景）编码成连贯的句子。
长视频的理解： 捕捉视频的整体主题和关键情节。
动作与意图： 描述动作背后的原因或意图。
细节的捕捉： 既要描述关键动作，也要捕捉一些重要的细节。
重要成果：
EncoderDecoder Architecture： 这是视频字幕生成的基础框架。Encoder（通常是CNN+RNN/LSTM/GRU或Transformer）负责编码视频特征，Decoder（通常是RNN/LSTM/GRU或Transformer）负责生成文本。
Attention Mechanism： 引入了Spatial Attention（关注画面中的重要区域）和Temporal Attention（关注视频中的重要时刻）。例如，MSVLSTM 结合了多模态和注意力机制。
Transformerbased Models： 逐渐取代RNN，Transformer凭借其并行计算能力和捕捉长距离依赖的优势，在视频字幕生成上取得了更好的效果。VideoBERT 等模型将Transformer应用于视频语言的联合表示学习。
Hierarchical Encoding： 考虑到视频的结构，有些模型会采用层次化的编码方式，先编码短时片段，再编码长时序列，以更好地捕捉视频的整体上下文。
Reinforcement Learning (RL) for Finetuning： 为了优化生成文本的质量（如BLEU, CIDEr等指标），通常会使用RL对模型进行微调。
4. 视频问答 (Video Question Answering VideoQA)
核心任务： 给定一个视频和一个关于视频的问题，生成问题的答案。
挑战：
多模态理解： 需要同时理解视频内容（视觉信息、时间信息）和文本信息（问题）。
推理能力： 许多问题需要进行逻辑推理、因果关系分析、常识判断才能回答。
定位特定信息： 有时需要根据问题找到视频中的特定片段或物体。
开放域问答： 能够回答各种类型的问题，包括“是什么”、“为什么”、“怎么样”等。
重要成果：
EncoderDecoder + Attention: 类似于视频字幕生成，但多了一个文本编码器来处理问题。通过注意力机制将问题和视频特征进行对齐。
Graphbased Reasoning: 对于需要复杂推理的问题，一些方法会构建知识图谱或者基于视频内容的图，利用图卷积网络进行推理。
Transformerbased Multimodal Fusion: MViT (Multimodal Video Transformer) 等模型通过Transformer将视频帧、音频、文本等信息进行联合编码和交互，实现了强大的多模态理解能力。
TwoStream Temporal Reasoning Models: 强调对视频时间动态的理解，通过时序建模捕捉动作和事件的发生发展。
Memory Networks: 引入记忆模块来存储和检索视频的关键信息，有助于回答需要跨时间段信息的问题。
Generative Models： 有些模型直接生成答案文本，而有些模型则从预定义的答案选项中选择。
5. 视频内容检索 (Video Retrieval)
核心任务： 根据文本描述或另一段视频来搜索相关的视频片段或完整视频。
挑战：
跨模态匹配： 将文本语义与视频内容进行匹配。
时序匹配： 确保检索到的视频在时间上也与查询语义对齐。
语义鸿沟： 文本描述和视频内容之间的语义表示可能存在差异。
重要成果：
DualEncoder Models： 分别编码文本和视频，然后计算它们的相似度。
Transformerbased CrossModal Retrieval: CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) 的视频版本，如 CLIP4Clip，通过在对比学习框架下训练，使得文本和视频能够映射到同一个语义空间，实现高效的跨模态检索。
Moment Retrieval: 更加精细的检索，要求在视频中定位到与文本描述对应的具体时间段。
重要的跨领域技术和趋势
Transformer 的全面应用： 从图像到视频，Transformer 已经成为处理序列数据（包括时空序列）的强大工具。其自注意力机制能够捕捉长距离依赖，这对于理解长视频和复杂时空关系至关重要。
自监督学习 (SelfSupervised Learning, SSL)： 随着标注视频数据的昂贵，SSL 变得越来越重要。通过设计各种 pretext tasks（如预测视频片段的顺序、对比不同视频段的相似性、掩码预测等），模型可以在无标签数据上学习到强大的视频表示。VideoMAE 是一个很好的例子，它借鉴了MAE (Masked Autoencoder)的思想，在视频领域取得了巨大成功。
多模态融合： 视频通常包含音频、文本（字幕）等多模态信息。如何有效地融合这些信息以获得更全面的理解是一个重要的研究方向。
细粒度理解： 不仅要识别宏观动作，更要理解细微的动作变化、物体交互的细节。
长视频理解： 很多实际应用场景（如电影、纪录片）涉及很长的视频，如何高效地处理和理解长视频的全局信息是关键。
可解释性 (Explainability)： 随着模型越来越复杂，理解模型为何做出某种判断也变得重要，这对于建立信任和debug至关重要。
总结
视频理解领域的研究正以前所未有的速度发展。从早期依赖手工特征到如今的深度学习和Transformer主导，模型的能力在不断提升。动作识别、事件检测、字幕生成、问答和检索是几个核心但又相互关联的研究方向。自监督学习和Transformer的融合是当前最热门的趋势，它们共同推动着视频理解技术迈向更深层次的智能。未来，我们期待视频理解技术能在更广泛的领域实现落地应用，真正赋能智能社会的发展。
要深入了解视频理解，我们可以将其大致划分为几个核心的研究方向，并在每个方向上探讨其发展脉络和代表性成果。
核心研究方向
1. 动作识别 (Action Recognition)
核心任务： 识别视频中正在执行的单一或组合动作。例如，“跑步”、“跳跃”、“挥手”、“弹奏钢琴”等。
挑战：
时空信息： 动作的发生依赖于空间（物体在哪，怎么变形）和时间（动作序列如何展开）的共同作用。
视角变化、尺度变化、光照变化： 现实世界中这些变化是常态。
动作的细粒度： 区分“轻微挥手”和“用力挥手”或者“投掷”和“抛出”等细微差别。
多姿态、遮挡： 人体姿态的多样性和部分被遮挡是常态。
长时动作： 识别需要较长时间才能完成的动作，如“踢足球”、“打篮球”等，需要捕捉更长序列的上下文信息。
重要成果：
早期基于手工特征的方法： 如3D HOG (Histogram of Oriented Gradients) 和 IDT (Improved Trajectories)。这些方法提取视频帧的运动信息（如光流）和空间信息，然后通过SVM等分类器进行识别。虽然效果不错，但提取特征耗时且依赖领域知识。
基于深度学习的方法（主流）：
TwoStream Networks： 由Simonyan和Zisserman提出，是深度学习在动作识别上的里程碑。它将RGB帧的空间信息和光流提取的运动信息分开处理，然后融合。RGB Stream 捕捉外观信息，Flow Stream 捕捉运动信息。这种分离处理有效地缓解了数据量大的问题，并取得了当时SOTA（StateoftheArt）的性能。
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Temporal Segment Networks (TSN)： 考虑到动作识别需要捕捉视频中的关键时刻，TSN提出了一种“稀疏采样”策略，将视频分割成若干片段，每个片段采样一个或几个帧，并对这些片段的特征进行融合。这种方式大大降低了计算量，同时有效覆盖了视频的全局信息。
Attention Mechanisms： 随着Transformer的兴起，Transformerbased models 如 VideoMAE，ViViT (Video Vision Transformer) 等也开始在动作识别领域大放异彩。它们通过自注意力机制，能够更有效地捕捉时空长距离依赖关系，特别是在处理长时动作时表现出色。例如，Timesformer 证明了Transformer在视频理解上的巨大潜力。
Graph Convolutional Networks (GCNs)： 对于人体姿态信息丰富的动作，GCNs通过将人体关键点表示为图节点，骨骼连接表示为边，利用图卷积来捕捉关节之间的时空关系，这对于识别涉及复杂人体交互的动作非常有效，如 PoseGCN。
2. 视频事件检测 (Video Event Detection/Localization)
核心任务： 在视频中识别出特定事件的发生，并给出事件发生的时间段（开始和结束时间）。例如，在一段监控视频中检测“盗窃”、“打架”等事件。
挑战：
稀疏性： 目标事件在视频中可能只出现很短的时间，占比很小。
多样性： 同一类事件可能有很多不同的表现形式。
多尺度： 事件可能发生在视频的不同时间尺度上。
类别不平衡： 发生事件的帧数远少于不发生事件的帧数。
重要成果：
TwoStream + Temporal Proposal Generation： 早期方法通常会先生成可能包含事件的时间片段（Temporal Proposals），然后再对这些片段进行分类。
EndtoEnd Models： 近年来，研究趋向于端到端的模型，直接预测事件的开始、结束时间和类别，避免了多阶段的复杂性。
Attention Mechanisms & Temporal Convolutional Networks (TCNs)： TCNs能够有效地捕捉长距离时间依赖，并与注意力机制结合，使模型能够关注到对事件判断最重要的时间片段。
Transformerbased Detection Models： 类似于在图像目标检测中，VideoDETR 等模型将Transformer的思想引入视频事件检测，通过query机制直接预测事件的边界框和类别。
3. 视频字幕生成 (Video Captioning)
核心任务： 为视频生成一段准确、流畅、有意义的文字描述。
挑战：
时空信息到语言的转换： 如何将视觉信息（物体、动作、场景）编码成连贯的句子。
长视频的理解： 捕捉视频的整体主题和关键情节。
动作与意图： 描述动作背后的原因或意图。
细节的捕捉： 既要描述关键动作，也要捕捉一些重要的细节。
重要成果：
EncoderDecoder Architecture： 这是视频字幕生成的基础框架。Encoder（通常是CNN+RNN/LSTM/GRU或Transformer）负责编码视频特征，Decoder（通常是RNN/LSTM/GRU或Transformer）负责生成文本。
Attention Mechanism： 引入了Spatial Attention（关注画面中的重要区域）和Temporal Attention（关注视频中的重要时刻）。例如，MSVLSTM 结合了多模态和注意力机制。
Transformerbased Models： 逐渐取代RNN，Transformer凭借其并行计算能力和捕捉长距离依赖的优势，在视频字幕生成上取得了更好的效果。VideoBERT 等模型将Transformer应用于视频语言的联合表示学习。
Hierarchical Encoding： 考虑到视频的结构，有些模型会采用层次化的编码方式，先编码短时片段，再编码长时序列，以更好地捕捉视频的整体上下文。
Reinforcement Learning (RL) for Finetuning： 为了优化生成文本的质量（如BLEU, CIDEr等指标），通常会使用RL对模型进行微调。
4. 视频问答 (Video Question Answering VideoQA)
核心任务： 给定一个视频和一个关于视频的问题，生成问题的答案。
挑战：
多模态理解： 需要同时理解视频内容（视觉信息、时间信息）和文本信息（问题）。
推理能力： 许多问题需要进行逻辑推理、因果关系分析、常识判断才能回答。
定位特定信息： 有时需要根据问题找到视频中的特定片段或物体。
开放域问答： 能够回答各种类型的问题，包括“是什么”、“为什么”、“怎么样”等。
重要成果：
EncoderDecoder + Attention: 类似于视频字幕生成，但多了一个文本编码器来处理问题。通过注意力机制将问题和视频特征进行对齐。
Graphbased Reasoning: 对于需要复杂推理的问题，一些方法会构建知识图谱或者基于视频内容的图，利用图卷积网络进行推理。
Transformerbased Multimodal Fusion: MViT (Multimodal Video Transformer) 等模型通过Transformer将视频帧、音频、文本等信息进行联合编码和交互，实现了强大的多模态理解能力。
TwoStream Temporal Reasoning Models: 强调对视频时间动态的理解，通过时序建模捕捉动作和事件的发生发展。
Memory Networks: 引入记忆模块来存储和检索视频的关键信息，有助于回答需要跨时间段信息的问题。
Generative Models： 有些模型直接生成答案文本，而有些模型则从预定义的答案选项中选择。
5. 视频内容检索 (Video Retrieval)
核心任务： 根据文本描述或另一段视频来搜索相关的视频片段或完整视频。
挑战：
跨模态匹配： 将文本语义与视频内容进行匹配。
时序匹配： 确保检索到的视频在时间上也与查询语义对齐。
语义鸿沟： 文本描述和视频内容之间的语义表示可能存在差异。
重要成果：
DualEncoder Models： 分别编码文本和视频，然后计算它们的相似度。
Transformerbased CrossModal Retrieval: CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) 的视频版本，如 CLIP4Clip，通过在对比学习框架下训练，使得文本和视频能够映射到同一个语义空间，实现高效的跨模态检索。
Moment Retrieval: 更加精细的检索，要求在视频中定位到与文本描述对应的具体时间段。
重要的跨领域技术和趋势
Transformer 的全面应用： 从图像到视频，Transformer 已经成为处理序列数据（包括时空序列）的强大工具。其自注意力机制能够捕捉长距离依赖，这对于理解长视频和复杂时空关系至关重要。
自监督学习 (SelfSupervised Learning, SSL)： 随着标注视频数据的昂贵，SSL 变得越来越重要。通过设计各种 pretext tasks（如预测视频片段的顺序、对比不同视频段的相似性、掩码预测等），模型可以在无标签数据上学习到强大的视频表示。VideoMAE 是一个很好的例子，它借鉴了MAE (Masked Autoencoder)的思想，在视频领域取得了巨大成功。
多模态融合： 视频通常包含音频、文本（字幕）等多模态信息。如何有效地融合这些信息以获得更全面的理解是一个重要的研究方向。
细粒度理解： 不仅要识别宏观动作，更要理解细微的动作变化、物体交互的细节。
长视频理解： 很多实际应用场景（如电影、纪录片）涉及很长的视频，如何高效地处理和理解长视频的全局信息是关键。
可解释性 (Explainability)： 随着模型越来越复杂，理解模型为何做出某种判断也变得重要，这对于建立信任和debug至关重要。
总结
视频理解领域的研究正以前所未有的速度发展。从早期依赖手工特征到如今的深度学习和Transformer主导，模型的能力在不断提升。动作识别、事件检测、字幕生成、问答和检索是几个核心但又相互关联的研究方向。自监督学习和Transformer的融合是当前最热门的趋势，它们共同推动着视频理解技术迈向更深层次的智能。未来，我们期待视频理解技术能在更广泛的领域实现落地应用，真正赋能智能社会的发展。
网友意见
知乎上好像没有看到关于video understanding的概述回答，有相关大神愿意总结一些吗？
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