VideoMAE视频预训练模型实践指南

潘聪争

于 2025-06-29 09:21:14 发布

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VideoMAE视频预训练模型实践指南

VideoMAE [NeurIPS 2022 Spotlight] VideoMAE: Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VideoMAE

项目背景与核心思想

VideoMAE是一种基于视频掩码自编码器(MAE)的预训练方法，专门针对视频理解任务设计。该方法继承了图像领域MAE的成功经验，并针对视频数据的时空特性进行了创新性改进。其核心思想是通过对视频片段进行高比例掩码(如90%)，迫使模型学习强大的时空表征能力。

预训练环境配置

硬件需求

GPU集群：推荐使用多节点分布式训练，每个节点配置8块GPU
显存要求：单卡batch_size=32时，显存需求约16GB

软件依赖

PyTorch分布式训练框架
CUDA加速环境
SLURM集群管理系统(可选)

关键参数解析

模型架构参数

model: 指定使用的模型规模，如pretrain_videomae_base_patch16_224
decoder_depth: 解码器层数，默认为4
mask_type: 掩码类型，推荐使用tube(时空管道掩码)
mask_ratio: 掩码比例，典型值为0.9

训练策略参数

batch_size: 单卡batch大小，分布式训练时总batch_size会自动扩展
num_frames: 每个样本包含的帧数
sampling_rate: 帧采样间隔
opt: 优化器类型，推荐adamw
opt_betas: AdamW优化器的动量参数

学习率调度

warmup_epochs: 学习率预热周期
实际学习率会根据总batch_size自动调整，遵循线性缩放规则

典型训练场景示例

Something-Something V2数据集预训练

OUTPUT_DIR='your_output_path'
DATA_PATH='your_data_path/train.csv'

OMP_NUM_THREADS=1 python -m torch.distributed.launch \
        --nproc_per_node=8 --nnodes=8 \
        --node_rank=0 --master_addr=$master_ip \
        run_mae_pretraining.py \
        --data_path ${DATA_PATH} \
        --mask_type tube \
        --mask_ratio 0.9 \
        --model pretrain_videomae_base_patch16_224 \
        --decoder_depth 4 \
        --batch_size 32 \
        --num_frames 16 \
        --sampling_rate 2 \
        --opt adamw \
        --opt_betas 0.9 0.95 \
        --warmup_epochs 40 \
        --save_ckpt_freq 20 \
        --epochs 801 \
        --output_dir ${OUTPUT_DIR}

Kinetics-400数据集预训练

OUTPUT_DIR='your_output_path' 
DATA_PATH='your_data_path/train.csv'

OMP_NUM_THREADS=1 python -m torch.distributed.launch \
        --nproc_per_node=8 --nnodes=8 \
        --node_rank=0 --master_addr=$master_ip \
        run_mae_pretraining.py \
        --data_path ${DATA_PATH} \
        --mask_type tube \
        --mask_ratio 0.9 \
        --model pretrain_videomae_base_patch16_224 \
        --decoder_depth 4 \
        --batch_size 32 \
        --num_frames 16 \
        --sampling_rate 4 \
        --opt adamw \
        --opt_betas 0.9 0.95 \
        --warmup_epochs 40 \
        --save_ckpt_freq 20 \
        --epochs 801 \
        --output_dir ${OUTPUT_DIR}

SLURM集群训练方案

对于使用SLURM管理的HPC集群，可以使用以下脚本提交任务：

export MASTER_PORT=$((12000 + $RANDOM % 20000))
export OMP_NUM_THREADS=1

OUTPUT_DIR='your_output_path'
DATA_PATH='your_data_path/train.csv'

srun -p video \
        --job-name=videomae_pretrain \
        --gres=gpu:8 \
        --ntasks=64 \
        --ntasks-per-node=8 \
        --cpus-per-task=8 \
        python -u run_mae_pretraining.py \
        --data_path ${DATA_PATH} \
        --mask_type tube \
        --mask_ratio 0.9 \
        --model pretrain_videomae_base_patch16_224 \
        --decoder_depth 4 \
        --batch_size 32 \
        --num_frames 16 \
        --sampling_rate 4 \
        --opt adamw \
        --opt_betas 0.9 0.95 \
        --warmup_epochs 40 \
        --save_ckpt_freq 20 \
        --epochs 801 \
        --output_dir ${OUTPUT_DIR}