Video understanding — способность моделей анализировать содержание видео: объекты, действия, события, временную динамику и причинно-следственные связи.
Определение
Video understanding — это область компьютерного зрения и мультимодальных моделей, направленная на интерпретацию видео как сложной временной структуры. Видео состоит из последовательности кадров, каждый из которых содержит локальные визуальные признаки, а их изменение во времени формирует действия, события и взаимодействия объектов. Video understanding включает классификацию действий, детекцию событий, отслеживание объектов, анализ движения, обнаружение аномалий и reasoning поверх временных последовательностей.
Как работает
Система video understanding строится из нескольких компонентов:
- Video encoder — извлекает пространственно-временные признаки:
- 3D-CNN (I3D, S3D, SlowFast);
- Spatio-temporal transformers (TimeSformer, ViViT);
- VideoMAE (masked autoencoding);
- Trajectory-based encoders.
- Temporal modeling — моделирование динамики:
- temporal attention;
- temporal convolution;
- frame aggregation / pooling;
- motion embeddings;
- multi-scale temporal fusion.
- Multimodal integration — объединение видео с текстом через image/video projectors и LLM.
- Reasoning engine — языковая модель выполняет интерпретацию событий, ответы на вопросы, анализ причинности и выводы.
В итоге видео превращается в набор токенов, отражающих динамику, движение и пространственную структуру. Модель учится выделять ключевые события, описывать действия и отвечать на вопросы с опорой на временную последовательность.
Где применяется
- Распознавание действий и событий.
- Видеоаналитика для безопасности и мониторинга.
- Робототехника и автономные системы.
- Медицинские и производственные процессы (анализ процедур).
- Мультимодальные ассистенты, понимающие видео.
- Поиск по видео и содержание-based retrieval.
Практические примеры использования
Современные исследования применяют TimeSformer, VideoMAE и ViViT как базовые encoder-архитектуры для video understanding. В мультимодальных LLM (Qwen2-VL-Video, LLaVA-Video, DeepSeek-VL-Video) видеопризнаки вводятся через projector и затем интерпретируются LLM как часть контекста. Такие системы могут:
- ответить, что происходит в видео;
- определить последовательность действий;
- анализировать причинно-следственные связи;
- предсказывать вероятные дальнейшие события;
- помогать агентам ориентироваться в окружающей среде.
В индустриальных сценариях video understanding используется для инспекции, контроля качества, анализа производственных линий, отслеживания поведения людей и животных, обнаружения аномалий.
Ключевые свойства
- Комбинация пространственной и временной обработки.
- Глубокие признаки движения и структуры сцены.
- Поддержка reasoning через языковые модели.
- Мультимодальность и контекстная интерпретация.
- Масштабируемость через video encoders.
Проблемы и ограничения
- Высокая вычислительная стоимость (FP32/FP16 + длинные последовательности).
- Ограничения длины контекста LLM.
- Недостаток качественных видеодатасетов.
- Сложность моделирования длительных событий.
- Подверженность hallucination и semantic drift.
Преимущества и ограничения
- Плюс: глубокое понимание динамических сцен.
- Минус: трудно обучать и дорого в инференсе.
Связанные термины
- Video-LLM
- Video encoder
- Temporal attention
- Vision Transformer
- Multimodal reasoning