弱监督文本引导注意力方法(TGA)提升视频时刻检索性能

本文主要探讨了弱监督的文本查询视频时刻检索任务中的文本引导的注意力(TGA)方法。在这个问题中，传统的自然语言到视频时刻检索技术往往依赖于完全监督的学习方式，即需要大量的视频数据，每个视频都附有详细的文本描述和时间戳，以便模型能够准确地将文本查询映射到视频中的特定时刻。然而，这种完全标注的数据收集过程既耗时又难以大规模扩展。 为了克服这一局限，研究者提出了一个创新的方法，即在训练过程中只使用视频-文本对，而不是精确的时间范围信息。这种方法通过学习弱标签，允许模型在缺乏时间边界标注的情况下工作，降低了对大量标注数据的需求。研究的核心是构建一个联合视觉-语义嵌入框架，利用文本引导的注意力机制（TGA）来捕捉视频帧与句子描述之间的潜在对应关系。TGA在训练阶段用来学习视频片段概念，而在测试阶段则用于确定与文本查询相关的视频时刻。 TGA的关键在于它能够利用文本描述的上下文信息，引导模型聚焦于与查询相关的视觉特征，即使没有明确的时间范围指导也能有效地进行视频检索。这种方法的优势在于，即使在训练数据集中缺乏详细的时刻标注，模型仍能通过学习视频的语义表示来理解文本查询的含义，从而实现准确的视频时刻检索。 在实验部分，研究者在两个基准数据集上展示了这种方法的有效性，结果显示，尽管使用的是弱监督，但提出的TGA方法在性能上已经接近最先进的完全监督方法。这表明，通过弱标签学习，文本引导的注意力策略对于解决文本到视频时刻检索任务是一个可行且有效的策略，有望在实际应用中减少数据收集的负担，提高检索效率。 本文为跨模态的视频检索任务提供了一个新的视角，即如何在较少的标注条件下利用文本描述引导模型进行更精准的视频片段定位，为未来的弱监督视频分析研究开辟了新的可能性。