支持集交叉监督：提升视频文本接地的新型算法

"基于支持集的视频接地交叉监控方法" 本文探讨的是视频接地技术，这是一种在未经修剪的视频中定位与特定文本查询相匹配的时间片段的任务。现有的视频接地方法通过复杂的架构设计来捕获视频与文本之间的关系，尽管取得了一定的成就，但处理多模态关系的理解仍存在挑战。文章提出了一种新颖的基于支持集的交叉监督算法（Sscs），旨在提升模型理解和建模复杂关系的能力，同时避免增加额外的推理成本。 Sscs模块包含两个关键组件：区分性对比目标和生成性字幕目标。对比目标利用对比学习来学习有效的视觉表示，但由于视频中的某些实体可能同时存在于正样本（Ground Truth，GT）和负样本中，传统的对比学习方法并不适用。为解决这个问题，Sscs引入了支持集的概念，从整个视频中收集视觉信息，消除实体间的互斥，确保模型能更好地区分相关和不相关的视频片段。 生成性字幕目标则专注于生成与视频剪辑匹配的文本描述，促进模型在跨模态理解上的提升。通过结合这两个目标，Sscs模块可以增强现有模型在多模态关系建模上的能力。 在Charades-STA、DiDeMo和ActivityNet Caption这三个具有挑战性的数据集上，Sscs进行了广泛的评估，结果显示该方法能够显著提高当前最先进的视频接地方法的性能，特别是在Charades-STA数据集上的R1@0.5指标上有显著提升。 总结来说，"基于支持集的视频接地交叉监控方法"是一种创新的视频文本匹配策略，它通过支持集的交叉监督机制增强了模型对复杂多模态关系的理解，从而提升了视频接地任务的准确性和效率。这一研究对于未来视频理解和跨模态信息检索领域的发展具有重要意义。