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ReSpec: An Online Filtering Framework Based on Relevance and Specificity for Learning on Video-Text Data Streams
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为ReSpec的在线过滤框架，旨在解决视频-文本数据的存储和计算挑战。该框架通过模态对齐和任务相关性实时筛选数据，提高学习效率。实验结果表明，ReSpec在多个数据集上实现了先进的零样本视频检索性能，仅需5%的数据并降低计算成本。
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关键要点
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本研究提出了一种名为ReSpec的在线过滤框架，旨在解决视频-文本数据的存储和计算挑战。
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ReSpec通过模态对齐、任务相关性、特异性和高效性四个标准实时筛选数据，提高学习效率。
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实验结果表明，ReSpec在WebVid2M和VideoCC3M数据集上实现了先进的零样本视频检索性能。
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ReSpec仅需5%的数据并降低了计算成本。
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