机器之心专栏
机器之心编辑部
短视频在当下社交媒体逐渐成为主导的视频格式。传统视频处理技术和研究一般都专注于横屏视频的理解和解析，而竖屏视频因其拍摄手法和内容重点不同，展示出与横屏视频数据不同的特性。
针对这一不同，字节跳动技术团队发布了专注于竖屏视频理解的数据集，提出了多个针对竖屏视频处理的技术点以及一个初始方案。这项研究对准确的竖屏视频理解和基础技术架构有较为重要的意义，论文已入选 CVPR2024。
视频 demo 展示、数据特性演示以及竖屏视频类别分类，请见 https://mingfei.info/PMV
论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.13746
视频分类作为基础的计算机视觉技术，对视频内容的分类、特征提取，以及推荐等有着重要的作用。竖屏视频是目前社交媒体平台上主导的短视频格式，受到用户的广泛青睐。而竖屏的视频分类技术在目前的研究中鲜有关注，为了激发这一领域的研究，团队提出了一个专用的数据集 PortraitMode-400，包含真实的视频数据和 400 个结构化的类别标签。
进一步，通过自建数据和公开数据子集实验，团队初步展示了横屏数据和竖屏数据之间的不同，和独特的先验分布，并针对不同的技术点进行实验，提出了针对竖屏视频处理的技术方案。
团队首先从公开数据 Kinetics-700 中抽取包含竖屏视频数量的子集 S100-PM，并对应的抽取同等数量的横屏视频得到 S100-LM。团队分别在 S100-PM 和 S100-LM 上训练两个相同的模型（不含任何预训练），并在相同的测试集上进行公平测试，以观察竖屏和横屏视频所含的不同数据特性。
如下方所示，以上半为例，团队将 S100-PM 训练的模型在竖屏测试集上做滑窗测试（16x9 个不重叠的均匀分布的滑窗）得到 Probing-P，同样的可以得到 S100-LM 训练模型的测试结果 Probing-L。为了观察 S100-PM 模型对 S100-LM 模型的优势，团队做差值图得到 c 图，黄色框 1 表示此位置竖屏训练的模型以大于 9 个点的差值显著优于横屏训练的模型。同样的，团队可以得到下半所示的差值图，S100-LM 训练模型在横屏中下区域的准确率低于 S100-PM 训练模型。
可以观察得到，在确保所有训练和测试条件一致的情况下，训练数据的不同带来准确率空间分布上的显著差异，而且差值呈哑铃状分布。
横屏与竖屏视频的不同，说明竖屏视频是一种不同于以往数据的新视频格式，有着不同的数据特性。为了进一步推动领域研究，团队提出了数据集 PortraitMode-400，通过自底向上的方式综合大量的热门搜索词，人工筛查和提取得到 400 个包含显著动作内容的类别集合，涵盖从饮食运动到休闲娱乐等等领域。每个类别包含至少 100 个公开的竖屏视频链接，并已通过人工审查的方式确保数据的高质量可用。
此外，团队还真对竖屏视频数据的不同特性进行实验，以期提出一套合理有效的技术方案。为此，团队利用不同的模型类别，如 CNN（X3D）、Transformer（MViT v2）、Hyrid-Transformer（Uniformer）在竖屏数据上进行广泛实验。团队发现，与传统横屏数据处理相比，竖屏数据对数据预处理有着不一样的倾向。
如下图上半所示，在 CNN 模型下倾向于 Inception-style 方案，而在 Transformer 类模型下倾向于 shorter-side resize 方案。进一步的，团队发现更好的保持原始视频在训练时的长宽比，可以在同等测试条件下获得更好的准确率。
如下半所示，随着采样框长宽比增大，Transformer 类模型表现逐渐增强，而 CNN 模型表现相反。这些实验现象表明了，竖屏数据不同于横屏数据的特性；提供了不同模型架构下的训练偏好设置。
最后，团队还在时间信息显著性、音频模态重要性等方面进行了实验。发现时间信息的加入和音频模态的引入，都可以对竖屏数据的准确率带来不小的提升，展示了在相关领域的研究空间和可能性。
应用落地和展望
视频分类作为基础的计算机视觉技术，对视频内容的分类、特征提取，以及推荐等有着重要的作用。针对竖屏视频的专门研究可以进一步推动相关技术的发展，增强内容推荐等关键能力，进一步激发竖屏领域的其他类型研究，如生成等。
