當你在網(wǎng)上看到C羅標志性的慶祝動作時，你的大腦會立刻識別出這是那個熟悉的"SIU"姿勢，即使做這個動作的不是C羅本人。這種根據(jù)動作模式而非外貌來識別對象的能力，正是復(fù)旦大學(xué)研究團隊最新開發(fā)的人工智能系統(tǒng)所具備的核心技能。

這項由復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)與人工智能學(xué)院的應(yīng)開寧、胡恒瑞和丁恒慧等研究者共同完成的研究，發(fā)表于2025年7月的國際計算機視覺大會（ICCV），論文標題為"MOVE: Motion-Guided Few-Shot Video Object Segmentation"。感興趣的讀者可以通過https://henghuiding.com/MOVE/訪問完整的研究資料和數(shù)據(jù)集。

過去的視頻識別系統(tǒng)就像一個只會認臉的門衛(wèi)，它們主要關(guān)注"這是什么東西"，比如識別出畫面中有貓、有人或有車。但現(xiàn)實生活中，我們經(jīng)常需要根據(jù)"在做什么動作"來找到我們想要的內(nèi)容。就好比你想在海量視頻中找到所有"擁抱"的場景，傳統(tǒng)系統(tǒng)可能只能幫你找到特定的人或動物，卻無法理解擁抱這個動作本身的含義。

復(fù)旦大學(xué)的研究團隊意識到了這個問題的重要性。他們發(fā)現(xiàn)，當我們在網(wǎng)上搜索視頻時，往往是想找到某種特定的動作或行為，而不僅僅是某個特定的物體。比如，你可能想找到所有踢足球的視頻片段，不管踢球的是成人還是兒童，是在草地上還是在沙灘上。這種需求在視頻編輯、體育分析、安防監(jiān)控等領(lǐng)域都非常常見。

為了解決這個挑戰(zhàn)，研究團隊開發(fā)了一個名為MOVE的全新數(shù)據(jù)集和相應(yīng)的人工智能模型。這個系統(tǒng)的工作原理可以用一個生動的比喻來解釋：就像一個經(jīng)驗豐富的舞蹈老師，能夠通過觀看幾個學(xué)生的示范動作，然后在一群人中準確識別出哪些人在做同樣的舞蹈動作，即使這些人的身材、衣著和面貌完全不同。

一、突破傳統(tǒng)認知框架的全新方法

傳統(tǒng)的視頻識別系統(tǒng)面臨的最大問題，就像是一個只會通過外貌識別人的系統(tǒng)。這種方法在很多情況下都會遇到困難。考慮這樣一個場景：你有兩段視頻，一段是一只貓在彈鋼琴，另一段是一個人在吹長笛。傳統(tǒng)系統(tǒng)會認為這兩段視頻完全不相關(guān)，因為一個是貓，一個是人。但在人類看來，這兩段視頻其實都展現(xiàn)了"演奏樂器"這個共同的動作模式。

復(fù)旦大學(xué)團隊的創(chuàng)新之處在于，他們讓人工智能系統(tǒng)學(xué)會了像人類一樣思考。他們的系統(tǒng)不再只關(guān)注"是什么"，而是重點關(guān)注"在做什么"。這就好比訓(xùn)練一個偵探，不是讓他記住每個罪犯的長相，而是讓他學(xué)會識別各種犯罪行為的模式和特征。

這種方法的革命性在于它改變了我們思考視頻理解的基本框架。過去，我們總是先識別物體，再分析行為?，F(xiàn)在，這個系統(tǒng)直接從動作模式入手，把動作本身當作識別的核心特征。這就像是從"認人"轉(zhuǎn)向了"認行為"，從靜態(tài)識別轉(zhuǎn)向了動態(tài)理解。

研究團隊還發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)方法的另一個重要局限：現(xiàn)有的視頻理解系統(tǒng)主要依賴靜態(tài)圖像的分析，就像通過一張張照片來理解一部電影的情節(jié)。這種方法顯然無法捕捉到動作的時間特性和連續(xù)性。真正的動作理解需要考慮時間維度，需要理解動作的發(fā)展過程和變化規(guī)律。

二、構(gòu)建動作理解的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

為了訓(xùn)練這樣一個能夠理解動作的人工智能系統(tǒng)，研究團隊面臨的第一個挑戰(zhàn)就是缺乏合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)集就像是為傳統(tǒng)識別任務(wù)量身定做的教科書，對于動作理解這個新任務(wù)來說遠遠不夠。

于是，研究團隊著手構(gòu)建了一個名為MOVE的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集的規(guī)模令人印象深刻：包含224個不同的動作類別，涵蓋4300個視頻片段，總共261920幀畫面，以及314619個精確標注的分割掩碼。這些數(shù)字背后代表著研究團隊巨大的工作量和嚴謹?shù)膶W(xué)術(shù)態(tài)度。

MOVE數(shù)據(jù)集的構(gòu)建過程就像是編寫一本動作百科全書。研究團隊將動作分為四個主要領(lǐng)域：日常行為、體育運動、娛樂活動和特殊動作。每個類別都遵循三個重要原則：細粒度區(qū)分、互相排斥（有清晰的語義邊界）、以及新穎性（在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中覆蓋不足）。

這種分類方法的巧妙之處在于它考慮了動作的層次性和復(fù)雜性。比如在體育運動類別中，不僅包括踢足球、打籃球這樣的大類動作，還細分到運球、射門、防守等具體的子動作。這種精細化的分類使得人工智能系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)到更加準確和具體的動作模式。

數(shù)據(jù)收集的過程同樣嚴謹。研究團隊從兩個主要來源獲取視頻：一是公開的動作識別數(shù)據(jù)集，二是符合創(chuàng)作共用許可協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)視頻。在選擇過程中，他們嚴格遵循三個標準：視頻必須有清晰的動作邊界、場景要多樣化、主體類別要豐富。這樣的標準確保了數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和多樣性。

對于沒有現(xiàn)成標注的視頻，研究團隊還招募了訓(xùn)練有素的標注員，在交互式標注平臺上借助先進的視頻分割模型來制作高質(zhì)量的掩碼標注。這個過程就像是為每個動作制作精確的"身份證"，讓人工智能系統(tǒng)能夠準確理解什么是目標動作，什么不是。

三、解耦動作與外觀的創(chuàng)新算法

有了豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，下一個挑戰(zhàn)就是如何設(shè)計一個能夠真正理解動作的算法。這里的核心難題在于如何讓系統(tǒng)區(qū)分物體的外觀特征和動作特征。這就好比教一個學(xué)生區(qū)分一個人的長相和這個人的行為方式，雖然兩者都很重要，但在不同的任務(wù)中重要性不同。

研究團隊提出的解決方案是一個名為"解耦動作-外觀網(wǎng)絡(luò)"（DMA）的創(chuàng)新算法。這個算法的基本思想是將視頻中的信息分解為兩個獨立的部分：一部分專門負責(zé)理解物體的外觀特征，另一部分專門負責(zé)理解動作特征。

這種解耦的方法可以用一個生動的比喻來理解。在一個舞蹈教室里，有經(jīng)驗的舞蹈老師能夠同時關(guān)注兩個方面：學(xué)生的外形特征（身高、體型、衣著）和舞蹈動作本身（步伐、節(jié)奏、姿態(tài)）。當老師需要評價舞蹈技巧時，會重點關(guān)注動作特征而相對忽略外形差異。DMA算法正是模擬了這種人類的認知過程。

在技術(shù)實現(xiàn)上，DMA算法采用了一種巧妙的設(shè)計。對于外觀特征的提取，系統(tǒng)使用傳統(tǒng)的掩碼池化方法，就像拍攝一張靜態(tài)照片來記錄物體的外觀。而對于動作特征的提取，系統(tǒng)則計算相鄰幀之間的時間差異，通過3D卷積網(wǎng)絡(luò)來捕捉動作的時間演變過程。這就像制作一個動態(tài)的"動作指紋"，記錄下動作的時間特征。

為了確保這兩種特征真正獨立且互補，研究團隊還設(shè)計了兩個輔助的分類頭。一個分類頭專門負責(zé)物體類別的識別，引導(dǎo)外觀特征學(xué)習(xí)物體的靜態(tài)屬性。另一個分類頭專門負責(zé)動作類別的識別，引導(dǎo)動作特征學(xué)習(xí)時間動態(tài)信息。這種設(shè)計就像給兩個學(xué)生分配不同的學(xué)習(xí)任務(wù)，確保他們各自專精于不同的領(lǐng)域。

算法的另一個創(chuàng)新點是使用了Transformer架構(gòu)來進一步細化動作原型。這個過程包括多層的交叉注意力機制和自注意力機制，能夠捕捉動作特征之間的復(fù)雜關(guān)系。簡單來說，這就像一個經(jīng)驗豐富的教練，能夠從復(fù)雜的動作序列中提取出最關(guān)鍵的動作要素，形成標準化的動作模板。

四、驗證效果的綜合實驗

為了驗證MOVE數(shù)據(jù)集和DMA算法的有效性，研究團隊進行了大規(guī)模的對比實驗。他們選擇了來自三個不同研究領(lǐng)域的六種最先進的方法進行比較，包括指稱視頻目標分割方法、少樣本圖像分割方法和少樣本視頻目標分割方法。

實驗設(shè)計采用了兩種不同的數(shù)據(jù)分割策略。重疊分割策略允許訓(xùn)練集和測試集在動作的高層類別上有一定重疊，這模擬了相對簡單的泛化場景。非重疊分割策略則要求測試集中的動作類別與訓(xùn)練集完全不同，這代表了更加嚴格的泛化測試。

實驗結(jié)果令人印象深刻。在重疊分割的2路1樣本設(shè)置下，DMA算法在ResNet50骨干網(wǎng)絡(luò)上達到了50.1%的J&F得分，相比第二名的45.4%有顯著提升。當使用更強的VideoSwin-T骨干網(wǎng)絡(luò)時，性能進一步提升到51.5%。在更困難的5路1樣本設(shè)置下，DMA同樣保持了顯著的領(lǐng)先優(yōu)勢，達到了40.2%的得分。

這些數(shù)字背后的意義可以這樣理解：如果把視頻分割的準確性比作射箭比賽，那么DMA算法就像一個經(jīng)驗豐富的射手，即使在不同的風(fēng)向和距離條件下，仍然能夠保持穩(wěn)定的高命中率。特別是在更困難的非重疊分割設(shè)置下，DMA仍然能夠達到46.0%的得分，證明了其強大的泛化能力。

研究團隊還進行了詳細的消融實驗來驗證算法各個組件的貢獻。他們發(fā)現(xiàn)，基于幀差分的動作提取方法比簡單的掩碼池化方法效果更好，將性能從41.3%提升到46.8%。同時，外觀和動作特征的結(jié)合比單獨使用任一種特征都更有效，證明了解耦設(shè)計的合理性。

五、算法的深層工作機制

為了更好地理解DMA算法的工作原理，研究團隊還進行了可視化分析。他們使用t-SNE技術(shù)將高維的特征向量投影到二維空間，就像制作一張?zhí)卣鞯貓D來展示不同樣本之間的關(guān)系。

可視化結(jié)果顯示了一個有趣的現(xiàn)象：在沒有使用DMA解耦技術(shù)時，相同物體類別的樣本傾向于聚集在一起，不管它們執(zhí)行什么動作。這就像一個只認識人臉的系統(tǒng)，會把同一個人的所有照片放到一起，不管這個人在做什么。

而使用DMA技術(shù)后，情況發(fā)生了根本性的改變?，F(xiàn)在，執(zhí)行相同動作的樣本開始聚集在一起，即使它們來自不同的物體類別。這證明了算法成功地學(xué)會了基于動作而非外觀來組織和理解視頻內(nèi)容。這種變化就像一個學(xué)會了按照行為而非外貌來分類的智能系統(tǒng)。

研究團隊還提供了一些具體的應(yīng)用案例來展示算法的實際效果。在一個特別有挑戰(zhàn)性的例子中，支持集包含一只貓彈鋼琴和一個人吹長笛的視頻，而查詢視頻顯示一個人在彈鋼琴。傳統(tǒng)方法會錯誤地將查詢視頻與支持集中的"人吹長笛"匹配，因為它們都涉及人類。但DMA算法能夠正確識別出"彈鋼琴"這個共同的動作模式，實現(xiàn)準確的分割。

另一個有趣的案例涉及時間相關(guān)的動作。支持集顯示手指從捏合到張開的動作，而查詢視頻顯示相反的過程（從張開到捏合）。雖然動作方向相反，但DMA算法仍然能夠識別出這種細粒度的手部動作模式，展現(xiàn)了其對時間動態(tài)的深度理解能力。

六、實際應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)

這項研究的實際應(yīng)用前景非常廣闊。在視頻編輯領(lǐng)域，MOVE技術(shù)可以幫助編輯人員快速找到特定動作的鏡頭，大大提高工作效率。比如，在制作一部關(guān)于足球的紀錄片時，編輯可以通過提供幾個"射門"動作的示例，讓系統(tǒng)自動從海量素材中找出所有相關(guān)鏡頭。

在體育分析方面，教練和分析師可以使用這個系統(tǒng)來研究運動員的技術(shù)動作。通過輸入標準動作的示例，系統(tǒng)可以自動識別和分析運動員在比賽中的相應(yīng)動作，為技術(shù)改進提供客觀依據(jù)。這就像有了一個永不疲倦的助理教練，能夠從無數(shù)比賽錄像中找出值得研究的關(guān)鍵時刻。

在安防監(jiān)控領(lǐng)域，MOVE技術(shù)可以用于行為分析和異常檢測。通過學(xué)習(xí)正常行為模式，系統(tǒng)可以自動識別出可疑或異常的行為，提高安全監(jiān)控的效率和準確性。這種應(yīng)用就像給監(jiān)控系統(tǒng)配備了一個經(jīng)驗豐富的安保專家的眼睛和判斷力。

不過，研究團隊也誠實地指出了當前技術(shù)的一些局限性。首先，對于背景信息的處理仍然有改進空間。當查詢視頻的背景環(huán)境與支持集差異很大時，系統(tǒng)有時會受到干擾。比如，在籃球場上踢足球這種場景下，系統(tǒng)可能會被背景環(huán)境誤導(dǎo)。

其次，對于非常細粒度的動作區(qū)分，系統(tǒng)的表現(xiàn)還有提升余地。雖然它能夠區(qū)分大的動作類別，但對于同一大類下的細微差異，識別準確性還需要進一步提高。這就像一個剛?cè)腴T的舞蹈學(xué)生，雖然能夠區(qū)分不同的舞種，但對于同一舞種內(nèi)的不同風(fēng)格還需要更多練習(xí)。

七、技術(shù)創(chuàng)新的深層意義

從更深層的角度來看，這項研究代表了人工智能在視頻理解領(lǐng)域的一個重要范式轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的視頻分析方法主要繼承了圖像處理的思路，將視頻視為靜態(tài)圖像的序列。而MOVE的方法真正把時間維度作為第一公民來對待，這種思路上的轉(zhuǎn)變具有深遠的意義。

這種范式轉(zhuǎn)變可以類比為從拍照到攝影的進步。拍照關(guān)注的是某個瞬間的靜態(tài)美，而攝影則要考慮時間的流逝、動作的連貫性和故事的敘述。MOVE技術(shù)正是讓人工智能從"拍照"的思維模式進化到了"攝影"的理解層次。

研究團隊的工作也為少樣本學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來了新的思路。傳統(tǒng)的少樣本學(xué)習(xí)主要關(guān)注如何從少量樣本中學(xué)習(xí)物體的視覺特征，而MOVE展示了如何從少量樣本中學(xué)習(xí)行為模式。這種從"學(xué)習(xí)看"到"學(xué)習(xí)理解"的轉(zhuǎn)變，為人工智能的發(fā)展開辟了新的方向。

更重要的是，這項研究展示了跨領(lǐng)域知識融合的威力。研究團隊巧妙地結(jié)合了計算機視覺、模式識別、時間序列分析等多個領(lǐng)域的技術(shù)，創(chuàng)造出了解決新問題的有效方案。這種跨領(lǐng)域的創(chuàng)新思路值得其他研究者借鑒和學(xué)習(xí)。

八、未來發(fā)展方向與展望

研究團隊在論文中也描繪了這個領(lǐng)域未來可能的發(fā)展方向。首先是復(fù)雜動作的分解問題?，F(xiàn)實中的很多動作都是由多個基本動作組合而成的，如何將復(fù)雜動作分解為更基本的"元動作"，將是一個有趣且重要的研究方向。這就像學(xué)習(xí)語言時，我們先學(xué)會基本的詞匯，然后組合成復(fù)雜的句子和段落。

其次是關(guān)系動作的建模。很多有意義的動作都涉及多個對象之間的交互，比如擁抱、握手、傳球等。如何讓系統(tǒng)理解這種多對象的關(guān)系動作，將是另一個重要的挑戰(zhàn)。這需要系統(tǒng)不僅能理解單個對象的動作，還要理解對象之間的空間和時間關(guān)系。

長時間動作的建模也是一個值得探索的方向。目前的系統(tǒng)主要針對相對短暫的動作片段，但現(xiàn)實中很多有意義的行為都是長時間的過程，比如做飯、整理房間等。如何在計算效率和理解深度之間找到平衡，將是技術(shù)發(fā)展的重要課題。

背景理解的改進也是未來工作的重點。當前系統(tǒng)在處理復(fù)雜背景時還有不足，如何更好地區(qū)分前景動作和背景噪聲，將直接影響系統(tǒng)的實用性。這就像訓(xùn)練一個在嘈雜環(huán)境中仍能專注于重要信息的專家。

最后，研究團隊還提到了計算效率的優(yōu)化問題。雖然當前的算法在準確性上表現(xiàn)出色，但在實際部署時還需要考慮計算資源的限制。如何在保持性能的同時提高運行效率，將是工程化應(yīng)用的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

說到底，復(fù)旦大學(xué)團隊的這項研究為我們打開了一扇通向更智能視頻理解的大門。他們不僅創(chuàng)建了一個寶貴的數(shù)據(jù)資源，更重要的是提出了一種全新的思考方式：讓機器像人類一樣理解動作的本質(zhì)，而不僅僅是記住外表的特征。

這種從"看得見"到"看得懂"的進步，可能會在不久的將來改變我們與視頻內(nèi)容交互的方式。從更加智能的視頻搜索，到更精準的體育分析，再到更可靠的安防監(jiān)控，這項技術(shù)的影響將會滲透到我們生活的方方面面。當然，就像任何科學(xué)研究一樣，這只是一個開始，真正的應(yīng)用還需要更多研究者的共同努力和持續(xù)改進。

對于那些對這個領(lǐng)域感興趣的讀者，可以通過訪問https://henghuiding.com/MOVE/獲取更詳細的技術(shù)資料和開源代碼，親自體驗這項技術(shù)的魅力?？茖W(xué)的進步正是在這種開放共享的精神下不斷前行的。

Q&A

Q1：MOVE數(shù)據(jù)集跟現(xiàn)有的視頻數(shù)據(jù)集有什么不同？ A：MOVE數(shù)據(jù)集的最大不同在于它關(guān)注的是動作模式而不是物體類別。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集會標注"這是貓"、"這是人"，而MOVE標注的是"在跳舞"、"在擁抱"。它包含224個動作類別、4300個視頻、26萬多幀畫面，專門為訓(xùn)練能理解動作的AI系統(tǒng)而設(shè)計。

Q2：這個技術(shù)能不能用在日常的視頻剪輯中？ A：完全可以。這項技術(shù)最直接的應(yīng)用就是智能視頻剪輯。你只需要給系統(tǒng)展示幾個"跳躍"動作的例子，它就能從你的海量素材中自動找出所有跳躍的鏡頭，不管是人跳、動物跳還是在什么場景下跳。這會大大提高視頻編輯的效率，特別適合制作體育、舞蹈或動作類內(nèi)容。

Q3：DMA算法的"解耦"是什么意思？為什么要這樣設(shè)計？ A：解耦就像教兩個學(xué)生分工合作：一個專門記住物體長什么樣（外觀特征），另一個專門記住物體在做什么動作（動作特征）。這樣設(shè)計的好處是，當我們需要找相同動作時，系統(tǒng)會主要聽"動作專家"的意見，而不會被外觀差異干擾。比如找"踢球"動作時，不管是大人踢還是小孩踢，系統(tǒng)都能準確識別。