BriefGPT - AI 论文速递
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通过丰富的上下文和区分特征嵌入检索拼接视频
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了可扩展的组合图像检索（CoIR）任务，并扩展至组合视频检索（CoVR）。通过生成160万个三元组的WebVid-CoVR数据集，实验证明在该数据集上训练的CoVR模型能有效提升检索性能。研究还展示了如何利用多模态信息和新型模型提高视频检索的准确性和效率。
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关键要点
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提出了可扩展的组合图像检索（CoIR）任务，并扩展至组合视频检索（CoVR）。
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生成了包含160万个三元组的WebVid-CoVR数据集。
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在WebVid-CoVR数据集上训练的CoVR模型能有效提升检索性能。
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研究展示了如何利用多模态信息和新型模型提高视频检索的准确性和效率。
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延伸问答
什么是组合视频检索（CoVR）？
组合视频检索（CoVR）是一个扩展的任务，旨在通过生成三元组来提高视频检索的性能。
WebVid-CoVR数据集包含多少个三元组？
WebVid-CoVR数据集包含160万个三元组。
CoVR模型如何提升检索性能？
CoVR模型通过在WebVid-CoVR数据集上训练，能够有效提升检索性能。
多模态信息在视频检索中有什么作用？
多模态信息可以提高视频检索的准确性和效率。
如何生成WebVid-CoVR数据集？
WebVid-CoVR数据集是通过挖掘具有相似标题的配对视频并生成相应的三元组创建的。
CoVR模型的训练效果如何？
在WebVid-CoVR数据集上训练的CoVR模型在CIRR和FashionIQ基准测试中表现出色。
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