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基于多语义线索的跨模态视频检索算法
被引量：
2
1
作者
丁洛
李逸凡
+3 位作者
于成龙
刘洋
王轩
漆舒汉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期596-604,共9页
针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择...
针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元(GRU)捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。
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关键词
跨模态视频检索
多语义线索
多头目注意力机制
距离度量损失函数
多
模态
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职称材料
基于多重对比学习的两阶段视频片段检索
2
作者
阎刚
王浩天
《河北工业大学学报》
2025年第2期32-41,共10页
随着视频资源日益丰富,跨模态视频片段检索的研究逐渐兴起,由于视频和文本来自不同的特征空间,如何学习公共特征空间解决数据间的语义鸿沟成为关键问题。现有方法利用跨模态编码器将不同模态的信息进行特征对齐,但是同一视频中的多个片...
随着视频资源日益丰富,跨模态视频片段检索的研究逐渐兴起,由于视频和文本来自不同的特征空间,如何学习公共特征空间解决数据间的语义鸿沟成为关键问题。现有方法利用跨模态编码器将不同模态的信息进行特征对齐,但是同一视频中的多个片段会产生相互干扰,导致视频表征过于粗糙。又由于跨模态编码器的计算量过大,导致检索时间过长。针对这2个问题,提出了一种基于多重对比学习的两阶段视频片段检索网络(MCLNet),该模型通过视频级、片段级对比学习和视频模态内对比学习,优化特征对齐,减少干扰,解决了视频表征过于粗糙的问题。另外,该模型利用两阶段方法将视频检索和时刻定位任务分为两阶段执行,使得视频可在第一阶段进行预编码存储,解决了模型检索时间过长的问题。在TVR、DiDeMo 2个视频片段检索数据集上的实验结果表明了MCLNet的有效性。
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关键词
跨
模态
视频
片段
检索
公共特征空间
特征对齐
对比学习
视频
表征
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职称材料
基于显著特征增强的跨模态视频片段检索
被引量：
2
3
作者
杨金福
刘玉斌
+1 位作者
宋琳
闫雪
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期4395-4404,共10页
随着视频获取设备和技术的不断发展,视频数量增长快速,在海量视频中精准查找目标视频片段是具有挑战的任务。跨模态视频片段检索旨在根据输入一段查询文本,模型能够从视频库中找出符合描述的视频片段。现有的研究工作多是关注文本与候...
随着视频获取设备和技术的不断发展,视频数量增长快速,在海量视频中精准查找目标视频片段是具有挑战的任务。跨模态视频片段检索旨在根据输入一段查询文本,模型能够从视频库中找出符合描述的视频片段。现有的研究工作多是关注文本与候选视频片段的匹配,忽略了视频上下文的“语境”信息,在视频理解时,存在对特征关系表达不足的问题。针对此,该文提出一种基于显著特征增强的跨模态视频片段检索方法,通过构建时间相邻网络学习视频的上下文信息,然后使用轻量化残差通道注意力突出视频片段的显著特征,提升神经网络对视频语义的理解能力。在公开的数据集TACoS和ActivityNet Captions的实验结果表明,该文所提方法能更好地完成视频片段检索任务,比主流的基于匹配的方法和基于视频-文本特征关系的方法取得了更好的表现。
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关键词
跨
模态
视频
片段
检索
时间相邻网络
残差通道注意力
特征关系
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职称材料
题名
基于多语义线索的跨模态视频检索算法
被引量：
2
1
作者
丁洛
李逸凡
于成龙
刘洋
王轩
漆舒汉
机构
哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院
深圳信息职业技术学院数字媒体学院
鹏城实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期596-604,共9页
基金
国家自然科学基金(61902093)
广东省自然科学基金(2020A1515010652)。
文摘
针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元(GRU)捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。
关键词
跨模态视频检索
多语义线索
多头目注意力机制
距离度量损失函数
多
模态
Keywords
cross-modal video retrieval
multi-semantic clues
multi-leader attention mechanism
distance measurement loss function
multi-modal
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多重对比学习的两阶段视频片段检索
2
作者
阎刚
王浩天
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
出处
《河北工业大学学报》
2025年第2期32-41,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62102129)。
文摘
随着视频资源日益丰富,跨模态视频片段检索的研究逐渐兴起,由于视频和文本来自不同的特征空间,如何学习公共特征空间解决数据间的语义鸿沟成为关键问题。现有方法利用跨模态编码器将不同模态的信息进行特征对齐,但是同一视频中的多个片段会产生相互干扰,导致视频表征过于粗糙。又由于跨模态编码器的计算量过大,导致检索时间过长。针对这2个问题,提出了一种基于多重对比学习的两阶段视频片段检索网络(MCLNet),该模型通过视频级、片段级对比学习和视频模态内对比学习,优化特征对齐,减少干扰,解决了视频表征过于粗糙的问题。另外,该模型利用两阶段方法将视频检索和时刻定位任务分为两阶段执行,使得视频可在第一阶段进行预编码存储,解决了模型检索时间过长的问题。在TVR、DiDeMo 2个视频片段检索数据集上的实验结果表明了MCLNet的有效性。
关键词
跨
模态
视频
片段
检索
公共特征空间
特征对齐
对比学习
视频
表征
Keywords
cross-modal video moment retrieval
common feature space
feature alignment
contrastive learning
video representation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于显著特征增强的跨模态视频片段检索
被引量：
2
3
作者
杨金福
刘玉斌
宋琳
闫雪
机构
北京工业大学信息学部
计算智能与智能系统北京市重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期4395-4404,共10页
基金
国家自然科学基金(61973009)。
文摘
随着视频获取设备和技术的不断发展,视频数量增长快速,在海量视频中精准查找目标视频片段是具有挑战的任务。跨模态视频片段检索旨在根据输入一段查询文本,模型能够从视频库中找出符合描述的视频片段。现有的研究工作多是关注文本与候选视频片段的匹配,忽略了视频上下文的“语境”信息,在视频理解时,存在对特征关系表达不足的问题。针对此,该文提出一种基于显著特征增强的跨模态视频片段检索方法,通过构建时间相邻网络学习视频的上下文信息,然后使用轻量化残差通道注意力突出视频片段的显著特征,提升神经网络对视频语义的理解能力。在公开的数据集TACoS和ActivityNet Captions的实验结果表明,该文所提方法能更好地完成视频片段检索任务,比主流的基于匹配的方法和基于视频-文本特征关系的方法取得了更好的表现。
关键词
跨
模态
视频
片段
检索
时间相邻网络
残差通道注意力
特征关系
Keywords
Cross-modal video moment retrieval
Temporal adjacent network
Residual channel attention
Feature relationship
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多语义线索的跨模态视频检索算法
丁洛
李逸凡
于成龙
刘洋
王轩
漆舒汉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多重对比学习的两阶段视频片段检索
阎刚
王浩天
《河北工业大学学报》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于显著特征增强的跨模态视频片段检索
杨金福
刘玉斌
宋琳
闫雪
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
已选择
0
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