跨模态视频时刻检索技术动态与论文综述

需积分: 50 2 下载量 114 浏览量 更新于2025-01-12 收藏 8KB ZIP 举报
资源摘要信息:"跨模态视频时刻检索研究概述" 在信息技术不断进步的今天,视频内容分析已经成为了计算机视觉与自然语言处理交叉领域中一个非常活跃的研究方向。跨模态视频时刻检索(Cross-Modal Video Moment Retrieval)就是这样一个致力于将文本信息与视频内容进行有效关联的研究领域。该领域的目标在于通过一段文本描述来定位视频中对应的特定片段或时刻。 在描述中提到的“Temporally Language Grounding”指的是在时间轴上将语言信息与视频内容进行对齐的过程,也就是通过语言查询来精确定位视频中的时间点或时间段。而“text-to-clip retrieval”则涉及使用文本描述作为输入,搜索并返回视频中与该描述相符的片段。另外,“query-based moment retrieval”是指通过查询(Query)来检索视频中相应的“时刻”(Moment)。 此类检索技术在多个应用场景中具有很高的实用价值,例如在新闻报道中寻找特定事件的视频片段,在视频监控系统中追踪特定活动,或者在教育和娱乐领域中根据关键词查找视频内容等。 描述中还提到,该方向的重要论文持续更新,并对一些论文进行了简短评价。例如,作者指出了2017年国际计算机视觉与模式识别会议(ICCV 2017)上有两篇重要论文。其中带有:hollow_red_circle:的论文被认为是特别突出的,应该重点阅读。由于篇幅限制,这里只列举了两篇论文,但是实际上该领域的研究论文数量是相当庞大的。 第一篇论文是《TALL: Temporal Activity Localization via Language Query》,这篇文章提出了一个名为TALL的系统,它能够通过语言查询来精确定位视频中的活动。该系统通过结合视觉识别技术和自然语言处理技术,实现了高效的视频内容理解和检索。 第二篇论文是《MCN: Localizing Moments in Video with Natural》,这篇论文引入了多尺度卷积网络(Multi-scale Convolutional Network,MCN),通过处理视频中的时空特征来实现更精确的时刻定位。这项工作展示了如何有效地结合时空信息来处理视频数据,从而提高了跨模态视频时刻检索的准确性。 对于研究者和实践者而言,这些论文提供了宝贵的研究成果和创新思路,有助于推动跨模态视频时刻检索技术的发展。随着技术的不断进步,未来的研究可能会集中在如何提高检索的速度和准确性、如何处理大规模视频数据集以及如何提高系统的鲁棒性等方面。 为了进一步学习和理解该领域,作者还提供了相关博客链接,其中整理了部分重要论文。这些论文被详细地分析和讨论,为研究者和实践者提供了深入学习的机会。 总结来说,跨模态视频时刻检索是一个涉及多个学科知识的交叉领域,其研究成果能够促进视频内容理解和检索技术的发展。通过阅读和分析该领域的重要论文,研究者可以深入了解当前的技术水平,探索新的研究方向,并开发出更加高效实用的视频检索系统。
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