Cross-modal Contrastive Learning with Asymmetric Co-attention Network for Video Moment Retrieval

📄 arXiv: 2312.07435v1 📥 PDF

作者: Love Panta, Prashant Shrestha, Brabeem Sapkota, Amrita Bhattarai, Suresh Manandhar, Anand Kumar Sah

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-12

💡 一句话要点

提出基于非对称协同注意力网络的跨模态对比学习方法，用于视频片段检索。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频片段检索 跨模态学习 对比学习 非对称协同注意力 信息不对称

📋 核心要点

  1. 现有视频片段检索模型在处理长视频和文本时，存在信息不对称问题，影响检索精度。
  2. 论文提出一种非对称协同注意力网络，增强视频和文本模态间的细粒度交互，缓解信息不对称。
  3. 实验表明，该方法在TACoS数据集上优于现有模型，并在ActivityNet Captions上取得可比结果，且参数量更少。

📝 摘要（中文）

视频片段检索是一项具有挑战性的任务，它需要视频和文本模态之间进行细粒度的交互。图像-文本预训练的最新研究表明，由于视觉和文本序列长度的差异，大多数现有的预训练模型都存在信息不对称的问题。我们质疑视频-文本领域是否存在同样的问题，并且是否需要同时保留空间和时间信息。因此，我们评估了一种最近提出的解决方案，该方案涉及为视频定位任务添加一个非对称协同注意力网络。此外，我们还结合了动量对比损失，以便在两种模态中进行鲁棒的、具有区分性的表征学习。我们注意到，与最先进的模型相比，这些补充模块的集成在TACoS数据集上产生了更好的性能，并在ActivityNet Captions上产生了相当的结果，同时使用的参数明显更少。

🔬 方法详解

问题定义：视频片段检索旨在根据给定的文本描述，从视频中定位出对应的片段。现有方法在处理长视频和文本时，由于视觉和文本序列长度的差异，容易出现信息不对称问题，导致模型无法充分捕捉视频和文本之间的细粒度关联，从而影响检索精度。

核心思路：论文的核心思路是通过引入非对称协同注意力网络，增强视频和文本模态之间的交互，从而缓解信息不对称问题。非对称结构允许模型更灵活地处理不同长度的序列，并更好地捕捉跨模态的依赖关系。同时，结合动量对比学习，提升模型对模态内和模态间关系的理解。

技术框架：整体框架包含视频编码器、文本编码器、非对称协同注意力网络和对比学习模块。首先，视频编码器和文本编码器分别提取视频和文本的特征表示。然后，非对称协同注意力网络用于融合视频和文本特征，生成跨模态的联合表示。最后，对比学习模块通过最大化正样本对的相似度，最小化负样本对的相似度，来学习鲁棒的、具有区分性的表征。

关键创新：论文的关键创新在于引入了非对称协同注意力网络来解决视频片段检索中的信息不对称问题。与传统的对称注意力机制相比，非对称结构能够更好地适应视频和文本序列长度的差异，并更有效地捕捉跨模态的依赖关系。此外，结合动量对比学习，进一步提升了模型的表征学习能力。

关键设计：非对称协同注意力网络的设计允许视频和文本模态以不同的方式参与注意力计算，例如，文本可以关注视频的全局信息，而视频可以关注文本的局部信息。动量对比学习采用动量更新的方式来维护一个动态的负样本队列，从而提高对比学习的效率和稳定性。损失函数包括对比损失和交叉熵损失，用于优化模型的表征学习和检索性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在TACoS数据集上取得了显著的性能提升，超过了现有的最先进模型。在ActivityNet Captions数据集上，该方法取得了可比的结果，同时使用的参数量明显更少。这表明该方法在提高检索精度的同时，具有更高的效率和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频分析、视频搜索、视频推荐等领域。例如，在视频搜索中，用户可以通过文本描述快速找到视频中感兴趣的片段。在视频推荐中，可以根据用户的文本偏好，推荐相关的视频片段。该方法还可扩展到其他跨模态检索任务，如图像-文本检索、音频-文本检索等。

📄 摘要（原文）

Video moment retrieval is a challenging task requiring fine-grained interactions between video and text modalities. Recent work in image-text pretraining has demonstrated that most existing pretrained models suffer from information asymmetry due to the difference in length between visual and textual sequences. We question whether the same problem also exists in the video-text domain with an auxiliary need to preserve both spatial and temporal information. Thus, we evaluate a recently proposed solution involving the addition of an asymmetric co-attention network for video grounding tasks. Additionally, we incorporate momentum contrastive loss for robust, discriminative representation learning in both modalities. We note that the integration of these supplementary modules yields better performance compared to state-of-the-art models on the TACoS dataset and comparable results on ActivityNet Captions, all while utilizing significantly fewer parameters with respect to baseline.