摘要

现有的大多数时间动作定位（Temporal Action Localization, TAL）方法均采用迁移学习范式：首先在大规模动作分类数据集（即源域）上优化视频编码器，随后冻结该编码器，并在动作定位数据集（即目标域）上训练TAL头。这一流程导致视频编码器面临任务不匹配的问题——其训练目标是动作分类，而实际应用中却需服务于动作定位任务。直观上，联合优化视频编码器与TAL头可有效缓解这一矛盾，构成一个强有力的基线方案。然而，由于长时未剪辑视频处理带来的巨大计算开销，该方法在GPU显存受限的TAL任务中难以实施。本文提出一种新颖的低保真度（Low-fidelity, LoFi）视频编码器优化方法，以解决上述挑战。不同于在TAL训练中始终使用完整的高分辨率配置，我们通过降低小批量样本在时间、空间或时空维度上的分辨率，从而在中等硬件配置下实现视频编码器与TAL头的联合优化。这一策略在不突破显存限制的前提下，使梯度能够基于TAL监督损失反向传播至视频编码器，有效缓解了任务不匹配问题，并生成更具表征能力的特征。大量实验表明，所提出的LoFi优化方法可显著提升现有TAL方法的性能。令人振奋的是，即使仅采用基于轻量级ResNet18的单流RGB视频编码器，本方法在多数情况下仍能超越基于双流（RGB + 光流）ResNet50的复杂模型，性能提升幅度可观。