随着人工智能的发展，预训练模型在各种数据模态上取得了显著成果，但视频基础模型的发展相对滞后。VideoMAE的出现旨在填补这一空白，为视频理解任务提供一种高效的数据驱动方法。
受到图像领域中掩码自编码方法的成功启发，VideoMAE将其扩展到视频领域，以学习更有效的视频表示，从而在视频下游任务中取得更好的性能。
VideoMAE基于掩码自动编码器（MAE）的自监督视频预训练方法，通过对视频进行随机掩码和重建，学习到视频的有效表示，可用于多种视频理解下游任务。
能够利用大规模的无监督视频数据进行预训练，提高模型的泛化能力和性能。预训练后的模型在动作识别、视频分类等任务上取得了显著的提升。
广泛应用于视频理解的各个领域，如视频检索、视频内容理解、动作分析等。
项目地址：https://github.com/mcgnju/videomae
一、技术原理
1.视频数据处理：首先，VideoMAE会将输入的视频分解成一系列的帧，并进一步将每一帧划分为不重叠的小块，如将每个大小为2×16×16的立方体视为一个token嵌入，这种联合时空立方体嵌入的方式降低了输入的时空维度，有助于缓解视频中的时空冗余。
2.Tube masking机制：为了避免视频帧之间时间相关性导致的信息泄漏问题，VideoMAE采用了temporal tube masking机制。即不同的帧共享相同的masking map，强制mask在整个时间轴上扩展，使得遮挡立方体的时间邻域总是被mask，从而鼓励模型通过高级语义进行推理来恢复缺失的时空立方体。
高掩蔽比率：由于视频数据存在时间冗余性，其信息密度比图像低，因此VideoMAE可以采用极高的掩蔽比率，如90%95%，这一比例远高于图像领域的掩蔽比率。高掩蔽比率增加了重建难度，促使模型学习到更高级的视频结构和语义信息。
3.编码器解码器架构：VideoMAE基于非对称的编码器解码器架构执行遮挡和重建任务。编码器仅接收未被遮挡的token子集作为输入，对视频数据进行特征提取和编码；解码器则以编码器的输出以及可学习的遮挡token为输入，重建被遮挡的视频像素。
二、预训练与微调
1.预训练过程：VideoMAE在大规模的无标签视频数据集上进行自监督预训练，如Kinetics400数据集等。通过预测被遮挡的视频像素，模型学习到视频数据的内在结构和语义特征，从而获得通用的视频表示。
2.微调应用：在预训练完成后，VideoMAE可以通过微调的方式应用于各种下游视频任务，如视频分类、动作识别、时空动作检测、时序动作检测等。只需在预训练的编码器上添加一个线性层或进行少量的参数调整，即可将模型适配到具体的任务中，并取得较好的性能。
三、优势和意义
1.数据效率高：VideoMAE是一种数据高效的学习方案，它能够在相对较小的数据集上取得良好的性能，无需大量的标注数据进行训练，降低了数据收集和标注的成本。
2.强大的泛化能力：通过自监督预训练，VideoMAE学习到了通用的视频特征表示，具有较强的泛化能力，能够在不同的视频数据集和任务中表现出色，优于那些从头开始训练或用对比学习方法预训练的模型。
3.推动视频理解研究：VideoMAE的出现为视频理解领域提供了一种新的有效方法和工具，推动了相关研究的发展，为视频内容分析、视频编辑、视频生成等应用提供了更有力的支持。
VideoMAE V2：在VideoMAE的基础上，研究人员进一步提出了VideoMAE V2，通过设计双重掩码策略和采用渐进式训练范式，将VideoMAE扩展到十亿参数量级，并在百万级的预训练数据集上进行训练，在多种下游任务上取得了领先的性能。
与其他模型的结合：VideoMAE还可以与其他模型或技术相结合，以进一步提升视频理解的性能。例如，与视觉语言预训练模型结合，实现更强大的视频文本联合理解和生成能力等 。
四、不足之处
VideoMAE作为一种先进的视频理解工具，虽然在诸多方面表现出色，但仍存在以下一些不足之处：
1.计算资源需求大：扩展VideoMAE会导致高昂的计算开销和显存占用，训练十亿参数级别的视频模型对硬件要求极高，在现有普通硬件上难以承受，这在一定程度上限制了其大规模的应用和研究。
2.数据依赖程度高：掩码自编码预训练方法需要大量数据来减小训练大模型时的过拟合风险，但已有的公开视频数据集相对较小，难以满足其对大规模数据的需求，可能影响模型的泛化能力和性能表现。
3.预训练模型性能释放问题：尽管VideoMAE预训练能够学习到视频的通用特征，但如何充分释放十亿参数级别的预训练大模型的性能仍是一个挑战，需要更有效的微调策略和方法来进一步挖掘其潜力。
4.重建任务的局限性：VideoMAE的解码器需要重建输入视频片段中的所有像素，相对低效。虽然后续的VideoMAE V2尝试只重建部分的视频立方块来改进，但重建任务本身可能导致模型过于关注像素级的细节，而忽略了更高层次的语义信息，从而影响对视频内容的深度理解。
5.对视频数据冗余性的处理不够完美：虽然采用了tube masking等机制利用视频数据的冗余性，但在处理复杂的视频场景和动作时，可能仍无法充分捕捉到所有的时空相关性，导致部分信息丢失或理解不准确，尤其在一些需要精确时空定位和理解的任务中，如精细的动作分析、复杂场景的事件检测等。
6.缺乏对视频语义理解的深度：VideoMAE主要侧重于基于像素或特征的重建和预测，对于视频中的语义信息理解相对较浅，如视频中的物体关系、事件的逻辑结构等。在一些需要深入语义理解的任务中，如视频内容的自动摘要生成、视频故事理解等，其性能可能受到限制。
7.领域适应性有待提高：预训练数据集和目标数据集之间的域迁移是一个重要问题，VideoMAE在不同领域或数据集上的适应性可能存在差异，需要进一步研究如何提高模型在各种视频数据分布下的通用性和适应性。
五、应用场景
1.视频分类与标注
内容分类：可以对视频的内容进行分类，如将视频分为体育、娱乐、新闻、教育等不同的类别，帮助视频平台等更高效地管理和推荐视频。
标签标注：自动为视频添加相关的标签，如在体育视频中标记出具体的运动项目、比赛队伍等，在影视视频中标注出角色、场景等信息，方便用户更精准地搜索和发现视频。
2.视频内容分析与理解
行为识别：能够识别视频中人物或物体的行为动作，比如在监控视频中识别人员的行走、奔跑、打斗等行为，在体育视频中识别运动员的各种动作姿态，可应用于安防监控、体育赛事分析等领域。
事件检测：检测视频中特定事件的发生，如火灾、交通事故等异常事件，有助于及时发现和处理紧急情况，在安防、交通管理等方面发挥重要作用。
情感分析：通过对视频中的面部表情、语音语调等多模态信息的分析，判断视频中人物的情感状态，可用于市场调研、用户反馈分析等，帮助企业更好地了解消费者的情感倾向。
3.视频编辑与创作
视频摘要生成：自动生成视频的摘要，提取出视频中的关键信息和精彩片段，为视频编辑人员提供快速预览和内容筛选的依据，提高视频制作的效率。
视频修复与补全：基于对视频内容的理解和学习，对视频中的损坏部分或缺失信息进行修复和补全，可用于修复老电影、处理视频中的遮挡等问题。
视频风格转换：结合图像风格转换技术，将一种视频风格转换为另一种风格，为视频创作提供更多的创意和可能性。
4.智能视频检索与推荐
内容检索：根据用户输入的关键词或自然语言描述，在视频库中快速检索出与之相关的视频内容，提高视频搜索的准确性和效率。
个性化推荐：通过对用户观看历史和兴趣偏好的学习，为用户推荐符合其兴趣的视频，提升用户的观看体验和视频平台的用户粘性。
5.医疗领域
医学影像分析：如阜外医院的研究，利用VideoMAE V2对超声心动图视频进行分析，预测左心室射血分数等重要指标，辅助医生进行疾病诊断和病情评估，减轻医师的工作负担，提高诊断效率和准确性。
手术视频分析：可以对手术视频进行理解和分析，识别手术中的关键步骤、器械使用等信息，用于手术教学、手术质量评估等。
6.交通领域
交通流量监测：通过对交通监控视频的分析，实时监测道路上的车辆流量、车速等信息，为交通管理部门提供数据支持，优化交通信号灯控制、道路规划等。
自动驾驶辅助：帮助自动驾驶车辆更好地理解道路场景和交通状况，识别行人、车辆、交通标志等物体，预测其行为和运动轨迹，提高自动驾驶的安全性和可靠性 。
7.教育领域
在线教育视频分析：分析在线教育视频中学生的学习行为和注意力集中程度，为教师提供反馈，以便优化教学内容和教学方法，提高教学效果。
知识点提取与推荐：从教育视频中提取出关键知识点，并根据学生的学习进度和知识掌握情况，为其推荐相关的学习视频，实现个性化的学习路径规划 。
