Text-video retrieval, eller sökning efter video baserat på textbaserade frågor, har blivit en viktig del av datorseende och mönsterigenkänning. Det handlar om att matcha textuella beskrivningar med relevanta videor, en teknik som används inom många områden såsom säkerhet, underhållning och utbildning. Nyligen har stora bild-text pre-träningsmodeller som CLIP anpassats till videoområdet för att förbättra text-video retrieval.
Den befintliga metoden för text-video retrieval innebär vanligtvis att överföra text-video par till ett gemensamt inbäddningsutrymme. Där används korsmodala interaktioner på specifika entiteter för semantisk anpassning. Trots effektiviteten med dessa paradigmer kommer de med höga beräkningskostnader, vilket leder till ineffektiv sökning.
För att hantera de nämnda utmaningarna föreslår vi en enkel men effektiv metod, Global-Local Semantic Consistent Learning (GLSCL). Denna metod utnyttjar latenta delade semantiker mellan modaliteter för text-video retrieval. Specifikt introducerar vi en parameterfri global interaktionsmodul för att utforska grovkornig anpassning. Dessutom utvecklar vi en delad lokal interaktionsmodul som använder flera lärbara frågor för att fånga latenta semantiska begrepp för finjusterad anpassning.
Den globala interaktionsmodulen fungerar parameterfritt, vilket innebär att det inte krävs några ytterligare inställningar eller justeringar för att säkerställa dess operation. Genom att utforska den grovkorniga anpassningen mellan text och video, söker modulen efter övergripande semantiska korrelationer. Den passar särskilt bra för att effektivt minska beräkningskonsumtionen som annars skulle ha varit hög med mer komplexa modeller.
Den delade lokala interaktionsmodulen, å andra sidan, är ansvarig för att fånga de finare detaljerna i anpassningen. Genom att använda lärbara frågor fångar denna modul latenta semantiska koncept som kan hjälpa till att identifiera subtila men viktiga korrelationer mellan text och video. Detta tillvägagångssätt hjälper till att förbättra precisionen i text-video retrieval genom att säkerställa att även de mest diskreta detaljerna beaktas.
För att ytterligare förstärka konceptanpassningen mellan de visuella och textuella frågorna, inför vi en förlustfunktion vid namn Inter-Consistency Loss (ICL). Denna förlustfunktion arbetar för att säkerställa att de semantiska koncepten från både text och video synkroniseras bättre, vilket ökar den övergripande precisionen och effekten av retrieval-processen.
Vid sidan av ICL introducerar vi ytterligare en förlustfunktion, Intra-Diversity Loss (IDL). Denna förlustfunktion är designad för att repulsera distributionen inom de visuella och textuella frågorna, vilket genererar mer diskriminativa koncept. Genom att säkerställa en bredare spridning av semantiska betydelser, gör IDL retrieval-processen mer exakt och robust mot semantiska överlappningar.
Vi har genomfört omfattande experiment på fem allmänt använda benchmarks, nämligen MSR-VTT, MSVD, DiDeMo, LSMDC och ActivityNet. Resultaten visar att vår föreslagna metod inte bara är effektivare utan också uppnår jämförbara resultat med andra toppmodeller samtidigt som den är nästan 220 gånger snabbare när det gäller beräkningskostnader.
Sammanfattningsvis, genom att använda Global-Local Semantic Consistent Learning (GLSCL), erbjuder vi en lösning som både är kostnadseffektiv och kraftfull för text-video retrieval. Den globala interaktionsmodulen säkerställer en grovkornig anpassning, medan den lokala interaktionsmodulen säkerställer att finare semantiska detaljer fångas. Tillsammans med de föreslagna förlustfunktionerna, ICL och IDL, erbjuder vår metod en omfattande och effektiv lösning som kan revolutionera sättet vi ser på text-video retrieval.
Vår GLSCL-metod inkluderar en kraftfull lokal text-till-video sökningsfunktion som förbättrar precisionen i text-video retrieval. Genom att fokusera på lokala semantiska egenskaper i både text och videomaterial, kan systemet identifiera relevanta videosegment baserat på specifika textuella beskrivningar. Detta möjliggör en mer detaljerad och kontextmedveten sökning som går utöver enkel nyckelordsmatchning. Den semantiska sökningen utnyttjar djupa neurala nätverk för att förstå innebörden av både text och videoinnehåll, vilket resulterar i mer intuitiva och precisa sökresultat. Genom att kombinera global kontext med lokal semantisk matchning, erbjuder GLSCL en omfattande lösning för effektiv och exakt text-video retrieval som möter de växande kraven på avancerad innehållssökning i dagens digitala landskap.
```
