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全局 - 局部语义一致学习的文本 - 视频检索
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文设计了一种高效的全局-局部对齐方法，结合多模式视频序列和文本特征，提升视频检索性能。研究利用CLIP模型获取视频表示，提出动态提示调整方法和基于回归模型的双模态交互，均在多个基准测试中取得了先进效果。
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关键要点
- 设计了一种高效的全局-局部对齐方法，自适应汇聚多模式视频序列和文本特征。
- 计算相同中心内的视频特征与文本特征之间的局部交叉模态相似性，实现细致的局部比较。
- 提出全局对齐方法，在三个标准的文本-视频检索基准测试中取得领先效果。
- 利用CLIP模型获取视频表示，扩展应用于视频检索，取得最先进结果。
- 引入空间-时间上下文模块和辅助视频字幕目标，提高视频帧的语义能力。
- CLIP2Video网络采用端到端方式，简化为两个阶段的框架，提升多模态相关性。
- 提出跨模态的动态提示调整方法，通过全局-局部注意机制建模视频，优于完全微调方法。
- 提出GLSCL任务，促进全局-局部对齐和局部-局部对齐，获得最先进性能。
- 基于回归模型的方法有效预测目标时间区间，表现优于现有方法。
- 提出的文本到视频检索方法在效果和效率之间取得平衡，速度快近50倍。
- 提出新颖的综合蒸馏方法TeachText，应用于视频检索，超过现有技术。
- CLIP4Clip模型将CLIP知识迁移到视频-文本检索，表现优于其他模型。
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延伸问答
全局-局部对齐方法的主要优势是什么？
全局-局部对齐方法能够自适应汇聚多模式视频序列和文本特征，计算局部交叉模态相似性，从而实现细致的局部比较并降低交互成本。
CLIP模型在视频检索中的应用效果如何？
CLIP模型在视频检索中取得了最先进的结果，能够在不需要用户注释的情况下获取视频表示。
GLSCL任务的目的是什么？
GLSCL任务旨在促进全局-局部对齐和局部-局部对齐，通过跨模式交互补充缺失语义并恢复特征。
如何提高视频帧的语义能力？
通过引入空间-时间上下文模块和辅助视频字幕目标，可以提高视频帧的语义能力。
新提出的TeachText方法有什么特点？
TeachText是一种新颖的综合蒸馏方法，应用于视频检索中，能够在不增加计算负荷的情况下超过现有技术。
文本到视频检索方法的效率如何？
该文本到视频检索方法在效果和效率之间取得平衡，速度快近50倍。
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