深度学习驱动的视频描述：方法、数据集与评估标准综述

“频描述综述：方法、数据集和评估指标（Video description: A Survey of Methods, Datasets and Metrics）” 视频描述是计算机视觉和自然语言处理领域的一个关键任务，其目标是通过自动生成文本来描绘视频内容。这项技术在多个应用场景中具有重要价值，例如人机交互、辅助视力障碍者理解和视频字幕生成。近年来，随着深度学习技术在视觉识别和语言建模方面的显著进步，视频描述的研究经历了显著增长。 本文全面回顾了视频描述领域的最新进展，特别关注了深度学习模型的应用。深度学习在这一领域发挥了重要作用，因为它能够捕捉视频中的复杂动态和时间序列信息，并生成连贯的语言描述。研究文献中已经提出了多种方法，包括结合主题、对象和动词检测的模板基础语言模型，以及利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等构建的端到端框架。 论文还比较了现有的基准数据集，这些数据集在不同的领域、类别数量和数据规模上有所差异。例如，MSR-VTT、Charades和DiDeMo等数据集提供了多样化的视频内容，用于训练和测试模型的泛化能力。数据集的多样性对于推动研究进展至关重要，因为它们挑战了模型在不同场景下的表现。 此外，文章还探讨了各种评价指标的优缺点，如SPICE（Semantic Propositional Image Caption Evaluation）、CIDEr（Consensus-based Image Description Evaluation）、ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）、BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）、METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）和WMD（Word Mover's Distance）。这些指标旨在衡量生成的描述与人类标注的参考句子之间的相似度，但每种方法对语法、语义和上下文的理解程度不同，因此选择合适的评估标准对评估模型性能至关重要。 这篇综述论文对视频描述领域的研究进行了全面的梳理，为研究人员提供了深入理解现有方法、数据集和评估指标的框架，从而指导未来的创新和发展。通过这样的系统性分析，可以促进新方法的提出，进一步提升视频描述的准确性和自然性。