CLIP赋能视频分析：时空侧网络调优，行人属性识别效率革命

一、引言：为何需要视频行人属性识别？  

在智能安防、智慧交通等领域，行人属性识别（Pedestrian Attribute Recognition, PAR）是关键技术之一，旨在从图像或视频中自动识别行人的年龄、性别、衣着颜色、携带物品等属性。传统方法依赖静态图像，但面对遮挡、模糊或动态场景时，效果大打折扣。  

二、痛点：  

- 单帧图像难以捕捉时间维度的信息；  

- 现有方法依赖CNN或RNN，全局建模能力不足；  

- 大模型全参数微调成本高昂，难以实用化。  

三、最新进展：  

来自安徽大学与鹏城实验室的团队提出VTFPAR++框架，首次将视频PAR问题转化为视觉-文本多模态融合任务，结合预训练大模型CLIP与创新的时空侧调优策略，显著提升了复杂场景下的识别性能与效率。  

四、方法亮点：时空侧调优 + 多模态融合  

1. 多模态框架：CLIP赋能视觉与文本对齐  

- 视觉分支：输入视频帧，通过CLIP提取时空特征；  

- 文本分支：将属性标签（如“年龄<40”）转化为自然语言描述（如“该行人的年龄小于40岁”），利用CLIP文本编码器生成语义特征；  

- 融合模块：通过Transformer对齐视觉与文本特征，增强模型对属性的理解。  

2. 时空侧调优策略：轻量化高效训练  

- 核心思想：冻结CLIP参数，仅优化轻量级侧网络，降低计算成本。  

  - 空间侧网络：聚合不同层次CLIP特征，增强局部细节建模；  

  - 时间侧网络：建模帧间时序关系，解决遮挡与模糊问题。  

- 优势：相比全参数微调，可减少90%参数量，内存占用降低30%，F1分数提升1.28%。  

五、实验结果：性能全面领先  

在MARS-Attribute和DukeMTMC-VID两大数据集上，VTFPAR++表现亮眼：  

六、关键优势：  

- 在“姿态”“运动”等动态属性识别上，F1分数提升超1.5%；  

- 支持6帧输入，平衡性能与计算效率。  

七、实际应用与未来展望  

场景示例：  

- 智能安防：快速锁定嫌疑人特征（如背包、上衣颜色）；  

- 智慧零售：分析顾客属性，优化商品推荐；  

- 自动驾驶：预判行人行为，提升安全性。  

八、未来方向：  

- 引入更轻量化的状态空间模型（如Mamba），进一步降低计算复杂度；  

- 支持长视频输入，挖掘更深层次时空关联。  

VTFPAR++通过多模态融合与轻量化调优策略，为视频行人属性识别提供了高效可靠的解决方案。这一研究不仅推动了学术进展，更为工业落地开辟了新路径。  

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.17929