When Fusion Order Matters: Insights on Progressive Multimodal Representation Learning for Cross-modal Retrieval

📄 arXiv: 2610.35125v1 📥 PDF

作者: Haoxiang Zhao, Bin Wang, Yaofei Wang, Xiao Lan, Yunfeng Diao, Xu Wang

分类: cs.AI, cs.IR

发布日期: 2026-10-26

💡 一句话要点

提出UniPRO以优化多模态视频检索中的融合顺序问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态视频检索 融合顺序 渐进表示学习 模态可用性 信息保留 检索性能 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态视频检索方法对融合顺序的选择缺乏系统性分析，导致性能不稳定。
  2. 本文提出UniPRO，通过可配置的融合调度分析不同模态的融合顺序对检索效果的影响。
  3. 在多个文本到视频的基准测试中，UniPRO展示了优越的性能，尤其在MSR-VTT-9k数据集上达到了97.9的R@1。

📝 摘要（中文）

多模态视频检索结合了视觉、声学和语音信息，但如何根据数据和检索查询选择融合顺序仍不明确。本文提出统一渐进表示学习（UniPRO）来研究这一问题，通过可配置的融合调度和匹配的模型组件与训练设置进行分析。研究发现，逐一调度优于堆叠融合，且逐一融合中的顺序变化也会影响性能。为指导顺序选择，本文考察了不平等模态可用性下的学习难度和与查询相关的信息保留。实验结果表明，融合顺序是任务依赖的选择，应共同考虑模态可用性和检索查询。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态视频检索中融合顺序对检索性能影响的不确定性。现有方法未能系统分析不同模态融合顺序的效果，导致性能波动和不一致性。

核心思路：提出统一渐进表示学习（UniPRO），通过可配置的融合调度和匹配的模型组件，探索不同模态融合顺序对检索性能的影响。该方法强调根据查询类型和模态可用性选择最佳融合顺序。

技术框架：UniPRO的整体架构包括多个模块：首先是模态输入的预处理，其次是根据配置的融合调度进行模态融合，最后是基于融合结果进行检索。每个模块的设计都旨在提高信息保留和检索准确性。

关键创新：UniPRO的主要创新在于系统性地分析融合顺序对检索性能的影响，提出了逐一调度优于堆叠融合的观点，并通过实验验证了这一理论。

关键设计：在模型设计中，UniPRO采用了可配置的融合调度策略，结合不同模态的输入特征，使用特定的损失函数来优化检索效果。此外，控制模态缺失的实验设计帮助揭示了融合顺序的敏感性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个文本到视频的基准测试中，UniPRO在MSR-VTT-9k数据集上达到了97.9的R@1，显著优于其他融合顺序的基线，验证了其在多模态视频检索中的有效性和创新性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频检索、智能监控、内容推荐等。通过优化多模态信息的融合顺序，UniPRO能够提升检索系统的准确性和效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Multimodal video retrieval combines visual, acoustic, and speech information, yet how their fusion order should depend on the data and the retrieval query remains unclear. We introduce Unified Progressive Representation Learning for Order Analysis, or UniPRO, to investigate this question through configurable fusion schedules with matched model components and training settings. Starting from text-to-video retrieval, we find that the tested one-by-one schedules outperform stacked fusion, while changing the order within one-by-one fusion also changes performance. To guide order selection, we examine two complementary considerations: learning difficulty under unequal modality availability and preservation of information relevant to the query. Complete-modality controls show that missing inputs alone cannot explain order sensitivity. At R@1, text and audio retrieval favor schedules that introduce the modality matching the query last. Controlled speech missingness during training and testing reverses the preferred order in both R@1 and SumR, with different crossover points. These findings motivate balancing the two considerations when selecting a fusion path. We then use them to predict a visual-last schedule for image queries, which achieves 97.9 R@1, the highest among the evaluated orders on MSR-VTT-9k. Main experiments on four text-to-video benchmarks establish the effectiveness of UniPRO, with component ablations assessing its supporting design. Together, the results identify fusion order as a task-dependent choice that should account jointly for modality availability and the retrieval query.