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随着数字媒体的普及，视频已经成为人类生活中不可或缺的一部分。在现代社会中，我们使用视频来记录、传输和展示信息的方式越来越多元化，因此对于视频的处理和理解变得越来越重要。虽然深度学习和神经网络技术的发展使得视频理解取得了一定进展，但是针对视频的强大预训练模型仍有待开发。
目前，大多数视频模型都是基于图像模型开发而来的。这些模型通常将视频分解为一系列帧，并通过时序模型将每一帧的特征组合起来，以便进行空间-时间建模。尽管这种方法在某些任务中表现良好，例如视频分类和动作识别，但由于它们将空间和时间信息分离开来，因此对于一些强耦合任务的效果可能较差。例如，在一些需要同时考虑时间和空间信息的任务中，例如视频中的物体跟踪和行为检测，当前的视频模型仍然存在一些限制。 另一个限制是视频标签的获取问题。相较于图像数据，视频数据的标注更加困难，因此监督信号通常比较稀疏。对于长序列视频，标签的稀疏性更加明显。虽然可以通过一些技术如 VideoMAE 等进行掩码建模，但是需要遮蔽 90% 以上的token 才能得到较好的效果，这说明视频数据具有很高的冗余度，连续的帧之间往往十分相似。
此外，由于采样率的限制，视频帧并非天然的时间刻度。在实际操作中，我们通常使用固定的帧率来捕捉视频信息，这可能会导致信息丢失或伪加工。这也成为影响视频理解和处理的一大挑战。 为了解决上述问题，研究人员提出了各种方法和技术。其中一个最重要的趋势是将视频编码为时空体积 (spatiotemporal volume)。与基于帧的模型不同，时空体积模型可以同时利用空间和时间信息。这种方法将视频中的每个像素点编码为一个三维向量，将时间作为第三个维度，并利用卷积神经网络对其进行处理。这种模型可以有效地提高视频数据的表示效率，从而提高视频理解任务的准确性和效率。
此外，自监督学习也是一个快速发展的领域，它可以在不需要人工标注的情况下进行模型训练。一些研究人员提出了各种自监督学习方法，如视频重构、视觉补全和时序对齐等。这些方法不仅可以提高模型的泛化能力，还可以有效地利用视频数据中的时间信息。 总的来说，理解视频大模型并不是一个容易的任务，它需要我们充分利用深度学习和神经网络技术的优势，同时还需要我们关注数据密度、采样率以及任务需求等因素。随着技术的不断发展，相信未来一定会有更多的突破和创新，从而更好地实现对视频的理解和处理，使得视频的应用越来越广泛和高效。 |
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