深度解析图像视频广告的说服策略与预测任务

本文主要探讨了图像和视频广告的理解及预测任务，这是一个全新的挑战，尤其是在计算机视觉领域。作者提出了一种将广告视为不仅包含客观内容，更是具有说服力的媒介的研究视角。他们构建了两个数据集，一个包含64,832个图像广告，另一个包含3,477个视频广告，这些数据集都提供了丰富的注释，涵盖了广告的主题、情绪、观众可能被引导的行为、广告背后的推理逻辑以及符号象征等深层次信息。 广告理解的关键在于识别广告的策略，包括但不限于情感共鸣、隐喻和推理，这对于提升广告系统的智能至关重要。研究者分析了常见的说服性广告策略，比如大众汽车广告通过直观的肢体语言和视觉效果传达信息，而有些广告则需要观众进行复杂的视觉推理才能理解。例如，右下角广告涉及文本解读和多步推理，而左下角的“森林之肺”广告则运用了象征手法来表达生命与环保的主题。 文章的引入部分强调了图像广告在商业中的巨大价值和影响力，Google的AdSense产品就是一个实例。广告理解的潜力应用广泛，但直到现在，这一问题在计算机视觉中尚未得到充分研究。作者设置了几个预测任务作为基准，如自动回答有关广告内容的问题，这有助于推动技术进步，提高广告的个性化和有效性。 这篇文章的核心知识点包括： 1. **自动广告理解**：研究如何让计算机系统理解广告的目的、信息和策略，以及观众可能的反应。 2. **数据集**：用于研究的图像和视频广告数据集，包含详细的注解信息。 3. **广告策略分析**：识别和评估广告中常用的说服技巧，如情感调动、隐喻和符号象征。 4. **预测任务**：设计和实现基础模型来解决如问答任务在内的广告理解问题。 5. **计算机视觉挑战**：探讨在广告理解中，计算机视觉系统应具备解读复杂信息和隐喻的能力。 这些知识点构成了对图像和视频广告理解研究的重要基础，为后续的广告策略优化、智能广告系统开发以及跨学科合作提供了宝贵的起点。