Video clip retrievalTemporal localizationMatching strategyThe goal of video clip retrieval is to find video clips that match the description of the query in massive video data based on natural language queries. The booming of video-based social media, the increase in the amount of video data and...
将CLIP应用到视频数据集上该如何进行时序建模 Q2 这是否是一个新的问题? 视频文本检索是一个比较成熟的领域,也有相关工作将CLIP端到端的应用到这一领域中,例如CLIPBert,Frozen等,但本工作取得了比CLIPBert更好的效果。 Q3 这篇文章要验证一个什么科学假设? 只用图像特征来进行video-text retrieval是不可行的 在CLIP...
In this paper, we present an interactive video retrieval system named VideoCLIP 2.0 developed for the Video Browser Showdown in 2024. Building upon the foundation of the previous year’s system, VideoCLIP, this upgraded version incorporates several enhan
在本文中,作者利用预训练好的CLIP,提出了一个名为CLIP4Clip(CLIP Forvideo Clipretrieval)的模型来解决视频文本检索问题。具体而言,CLIP4Clip构建在CLIP之上,并设计了一个相似度计算器来研究三种相似度计算方法:无参数型 、顺序型 和紧密型 。 与目前基于CLIP的工作相比,不同之处在于,他们的工作直接利用片段进行 z...
视频检索,CLIP4clip中CLIP指OpenAI的CLIP模型,clip指的是视频中的clip。CLIP模型很适合做Retrieval(检索)任务,因为它就是做图像和文本之间相似性,根据相似性可以去做ranking、matching以及retrieve等任务。而且由于双塔结构(图像文本编码器分开),得到的image embedding和text embedding做一步点乘就可以计算相似度,因此非常容...
在本文中,作者提出VideoCLIP,这是一种预训练视频文本模型的方法,可以零样本的迁移到需要视频和语言之间细粒度关联的下游任务。为了提高训练效率和性能,作者提出了两种训练策略,即Overlapped Video-Text Clips和Retrieval Augmented Training。 实验表明,在下游数据集没有任何监督时,VideoCLIP在各种任务上优于以前的模型,在...
This paper presents a new approach to video clip retrieval using the Earth Mover's Distance (EMD). The approach builds on the many-to-many match methodology between two graph-based representations. The problem of measuring similarity between two clips is formulated as a graph matching task in ...
4) Text-video clip retrieval 5) Video question answering 2.3 总结 Image-based VL-PT 较去年的工作,结构和pre-train task都有比较大的改动。其中Oscar为目前SOTA,但思路非常清晰简单。而Video-based VL-PT 的工作还相对较少,更多还是在借鉴的Image-based VL-PT的思路,目前只在视频的处理上呈现一些变化,从最...
2. 检索增强预训练 retrieval augmented pretraining 选择更高的hard negatives,通过视频聚类构建一个batch的训练样本。从当前batch中,检索相似的视频,为CLIP判别选择更难的hard examples 具体怎么选?正样本:该视频本身和本身的文本clip;负样本:该batch中其他视频/文本片段。
Video Clip Retrieval Based on LBP Variance 来自 Semantic Scholar 喜欢 0 阅读量: 36 作者:BH Shekar,KP Uma,KR Holla 摘要: Advancement in technology has made the acquisition and storage of multimedia data easy and inexpensive to the end user. However for effective use of the information ...