Towards Efficient and Effective Text-to-Video Retrieval with Coarse-to-Fine Visual Representation Learning
作者: Kaibin Tian, Yanhua Cheng, Yi Liu, Xinglin Hou, Quan Chen, Han Li
分类: cs.CV
发布日期: 2024-01-01
💡 一句话要点
提出多粒度视觉特征学习以提升文本到视频检索效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 文本到视频检索 多粒度特征学习 CLIP 跨模态学习 检索效率 视频表示学习 深度学习
📋 核心要点
- 现有文本到视频检索方法在特征利用和检索效率上存在不足，计算复杂度高。
- 本文提出多粒度视觉特征学习和两阶段检索架构，优化了特征捕捉和检索效率。
- 实验结果显示，本文方法在性能上与最先进的方法相当，但速度提升近50倍，展现了显著的效率优势。
📝 摘要（中文）
近年来，基于CLIP的文本到视频检索方法迅速发展，主要通过利用更广泛的视觉和文本线索实现对齐。然而，现有方法往往设计复杂的融合模块，导致计算复杂度高且特征利用不充分。为了解决这一问题，本文采用多粒度视觉特征学习，确保模型在训练阶段全面捕捉从抽象到细节的视觉内容特征。在检索阶段，提出了两阶段检索架构，平衡粗细粒度的检索内容，提升检索效率和效果。实验表明，本文方法在四个基准测试上表现出色，性能与当前最先进的方法相当，同时速度提升近50倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有文本到视频检索方法在特征利用和计算复杂度上的不足，现有方法通常依赖复杂的融合模块，导致效率低下。
核心思路：提出多粒度视觉特征学习，确保模型在训练阶段能够全面捕捉视觉内容特征，同时在检索阶段采用两阶段架构，平衡粗细粒度的检索内容，以提升检索的效率和效果。
技术框架：整体架构分为训练阶段和检索阶段。在训练阶段，设计了无参数的文本门控交互模块（TIB）用于细粒度视频表示学习，并嵌入Pearson约束以优化跨模态表示学习；在检索阶段，使用粗粒度视频表示快速召回前k个候选项，再通过细粒度视频表示进行重新排序。
关键创新：本文的主要创新在于引入多粒度特征学习和两阶段检索架构，显著提高了检索效率和效果，与现有方法相比，能够在保持性能的同时大幅降低计算复杂度。
关键设计：在训练阶段，采用无参数的文本门控交互模块（TIB），并通过Pearson约束优化跨模态学习，确保特征的有效利用。检索阶段则通过粗粒度表示快速筛选候选项，再利用细粒度表示进行精细排序，提升了整体检索效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，本文方法在四个基准测试上表现优异，性能与当前最先进的方法相当，同时速度提升近50倍，展现出显著的效率优势。这一成果为文本到视频检索领域提供了新的思路与方法。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在视频检索、内容推荐和多模态学习等领域。通过提升文本到视频的检索效率，能够为用户提供更快速、准确的检索体验，促进相关技术在实际应用中的落地与发展。
📄 摘要（原文）
In recent years, text-to-video retrieval methods based on CLIP have experienced rapid development. The primary direction of evolution is to exploit the much wider gamut of visual and textual cues to achieve alignment. Concretely, those methods with impressive performance often design a heavy fusion block for sentence (words)-video (frames) interaction, regardless of the prohibitive computation complexity. Nevertheless, these approaches are not optimal in terms of feature utilization and retrieval efficiency. To address this issue, we adopt multi-granularity visual feature learning, ensuring the model's comprehensiveness in capturing visual content features spanning from abstract to detailed levels during the training phase. To better leverage the multi-granularity features, we devise a two-stage retrieval architecture in the retrieval phase. This solution ingeniously balances the coarse and fine granularity of retrieval content. Moreover, it also strikes a harmonious equilibrium between retrieval effectiveness and efficiency. Specifically, in training phase, we design a parameter-free text-gated interaction block (TIB) for fine-grained video representation learning and embed an extra Pearson Constraint to optimize cross-modal representation learning. In retrieval phase, we use coarse-grained video representations for fast recall of top-k candidates, which are then reranked by fine-grained video representations. Extensive experiments on four benchmarks demonstrate the efficiency and effectiveness. Notably, our method achieves comparable performance with the current state-of-the-art methods while being nearly 50 times faster.