任务：动作识别，加了时序信息的分类任务。
传统的动作识别模型，视频进过一个编码器（2D/3D），然后与有标签的GT计算loss。这就存在有监督学习的局限性，一定需要标签，有标签就会受限于数据集的规模，如何定义标签，如何标签更多数据都是很棘手的问题。
在图像分类这边使用one-hot编码没有问题，一般来讲一个物体对应一个名词，就存在一种“一一对应”关系。但是在视频这边比如“open the door”对应就是一个短语，对应三个单词，另外，open这个动词可以描述很多动作。这时就有一个trade off（折中），如果标记很多类人工标注成本提高，softmax效果也不好，常规的分类算法可能表现都很差。如果只标注大类，就无法预测细粒度的小类。最理想的方法就是摆脱标签的限制，从大量的视频数据中学一个好的特征，然后再去zero-shot或者few-shot迁移至下游任务。
Action CLIIP过程：文本和视频分别进入各自的编码器提取各自的特征，然后计算相似度得到相似度矩阵，然后将其与定义好的GT标签矩阵算一下损失。
改进有两个方面，一是如何将图像变成视频，也就是每一帧的特征如何与文本特征求相似度，这与CLIP4clip非常类似（平均池化、LSTM或带编码的Transformer时序信息、早期融合tight type）。CLIP是完全自监督的学习方式，图像文本对，对角线上是正样本。第二个改进是标签矩阵，使用的文本是标记好的标签，当batch比较大的时候，不是对角线的地方也可能是正样本（比如一个batch中可能有多个描述跑的动作）。这个问题可以将交叉熵损失换成KL散度（衡量两个分布的相似性）就可以解决。
文章主要架构：其实就是图像和文本变成token后经过各自的编码器，得到各自的特征后计算相似度然后与GT计算损失（KL散度）就可以了。
prompt（提示）：在原来已经预训练好的参数之上，通过加一些小的模块，训练这些小的模块让训练好的模型参数尽快的迁移到下游任务上。
文本Prompt:前缀prefix、完形填空cloze、后缀suffix
和CLIP里的prompt一致，只不过被分成三类。
Pre-network Prompt：joint。输入层面加入了时序信息。
In-network Prompt：shift。特征图上做各种移动，达到更强的特征建模能力。
Post-network Prompt：其实就是CLIP4clip中的三种相似度计算。
消融实验
表一证明了多模态的框架（ActionCLIP）表现不错，相较于单模态Unimodality的框架可以提升2-3个点。也就是说用Language guidance的方式更合理。
第二个就是三阶段的方式（pre train-prompt-fine tune）预训练-提示-微调。预训练的阶段是否重要？答案不言而喻，预训练参数肯定是重要的。对于随机初始化，训练参数不够的情况下，CLIP很难训练出一个很好的模型。另外，对比可以发现图像视觉这边的预训练就显得十分重要，文本上的预训练提升不是特别明显。目前的多模态任务也都把重心放在了视觉这边。而且ViT初始化效果要比BERT好很多。
文本这边不用prompt，掉了不到一个点。但是视觉这边，如果不用joint，会掉2.74个点，如果不用shift，会掉5.38个点（都用MeanP）。作者认为出现这种情况的原因是灾难性的遗忘，具体原因是joint中输入模式的改变（prompt提示不够）以及预训练图像编码器（19年tsm论文用shift效果很好）特征的改变。这里在post-network中平均池化的效果不是最好的了，考虑是数据集有20-30w个视频，用来fine tune足够了。
作者又在三个数据集上展示了zero-shot和few-shot的结果，Action CLIP全面碾压。视频这边难点：训练数据集、测试数据集、测试指标、模型、任务。时序建模。
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