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IFCap：基于图像检索和频率实体过滤的零样本字幕生成
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
我们提出了一种协议，通过未标注视频进行文本到视频检索训练，不依赖视频标签，但利用有标签的图像。使用图像专家模型如CLIP，通过文本到图像检索和图像字幕模型为未标注视频提供监督。通过自动标记视频帧，实现文本到视频检索训练，效果超过CLIP的零样本学习基准。实验在ActivityNet、MSR-VTT和MSVD数据集上验证了方法的有效性。
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关键要点
- 提出了一种协议，通过未标注视频进行文本到视频检索训练，不依赖视频标签。
- 利用有标签的图像，通过图像专家模型如CLIP进行训练。
- 使用文本到图像检索和图像字幕模型为未标注视频提供监督。
- 通过自动标记视频帧，实现文本到视频检索训练，效果超过CLIP的零样本学习基准。
- 在ActivityNet、MSR-VTT和MSVD数据集上验证了方法的有效性。
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