TS2-Net：提升文本-视频检索的时空表示学习新方法

"TS2-Net：文本-视频检索中的动态标记移位和选择" 文本-视频检索是一个关键的计算机视觉任务，旨在通过用户提供的文本查询找到相关视频。近年来，随着大量视频数据的产生，这个领域的研究变得越来越重要。现有的检索模型通常依赖于预训练的视觉骨干网络来编码视频，但这种固定结构往往限制了模型获取细粒度时空视频表示的能力。 TS2-Net（Token Shift and Selection Network）是为了解决这个问题而提出的一种新架构。该模型引入了动态的标记移位和选择机制，能够自适应地调整和优化输入视频样本的信息表示。首先，标记移位模块执行跨帧的令牌移动，这允许模型捕获时间维度上的连续性和变化。这一过程有助于捕捉到如动作序列或物体运动等时间相关的上下文信息。 接着，标记选择模块介入，它根据局部空间语义的重要性来选择和保留令牌。这样，TS2-Net可以更有效地聚焦于视频中的关键区域，比如小物体或微妙的动作，这些在文本视频检索中往往是决定性的因素（见图1）。例如，找到一个包含小帽子的对象或者识别人物的微妙动作（如说话）对于正确检索目标视频至关重要。 通过广泛的实验，TS2-Net在多个主要的文本视频检索基准上，如MSRVTT、VATEX、LSMDC、ActivityNet和DiDeMo，均展现出最先进的性能，创造了新的记录。这表明TS2-Net的动态令牌处理策略对于提高检索精度有显著效果。 TS2-Net的创新在于它的灵活性和动态性，这使得模型能适应不同场景和任务的需求，从而提升文本-视频检索的准确性和效率。通过在时间和空间维度上进行灵活的标记操作，TS2-Net能够更好地理解视频中的复杂内容，这对于处理具有挑战性的检索任务至关重要。 此工作的代码已发布在GitHub（https://github.com/yuqi657/ts2_net），供研究者和开发者使用和进一步探索。TS2-Net为文本-视频检索领域提供了新的视角和解决方案，有望推动未来相关技术的发展。