Text-Video Retrieval with Global-Local Semantic Consistent Learning

📄 arXiv: 2405.12710v3 📥 PDF

作者: Haonan Zhang, Pengpeng Zeng, Lianli Gao, Jingkuan Song, Yihang Duan, Xinyu Lyu, Hengtao Shen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-21 (更新: 2024-07-16)

备注: The author has withdrawn this paper due to a critical definitional error in concept learning for global/local-interaction learning during training. This error led to an alignment issue with the definition of the text-video retrieval task, causing an unfair comparison with state-of-the-art (SOTA) methods. Consequently, this hindered the accurate evaluation of the paper's contributions

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出全局-局部语义一致性学习方法GLSCL，高效解决文本-视频检索问题。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 文本-视频检索 跨模态学习 语义一致性 全局局部特征 高效检索 共享语义空间

📋 核心要点

  1. 现有文本-视频检索方法依赖大规模预训练模型，计算成本高昂，效率低下。
  2. GLSCL方法通过全局和局部语义一致性学习，利用跨模态共享语义，实现高效检索。
  3. 实验表明，GLSCL在多个数据集上达到SOTA性能，且计算效率显著提升，速度提升220倍。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种简单而有效的文本-视频检索方法，即全局-局部语义一致性学习（GLSCL），该方法利用跨模态的潜在共享语义。具体而言，我们引入了一个无参数的全局交互模块来探索粗粒度的对齐。然后，我们设计了一个共享的局部交互模块，该模块采用多个可学习的查询来捕获潜在的语义概念，以学习细粒度的对齐。此外，还设计了一个内部一致性损失（ICL）来实现视觉查询和相应文本查询之间的概念对齐，并开发了一个内部多样性损失（IDL）来排斥视觉（文本）查询中的分布，以生成更具区分性的概念。在五个广泛使用的基准数据集（即MSR-VTT、MSVD、DiDeMo、LSMDC和ActivityNet）上的大量实验证实了该方法的优越性和效率。值得注意的是，我们的方法在计算成本方面几乎快了220倍，同时实现了与SOTA相当的性能。代码可在https://github.com/zchoi/GLSCL获取。

🔬 方法详解

问题定义：当前文本-视频检索方法通常基于大规模图像-文本预训练模型（如CLIP），并将其迁移到视频领域。这些方法虽然有效，但计算成本非常高，导致检索效率低下。因此，如何降低计算成本，提高检索效率是本文要解决的关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用文本和视频模态之间潜在的共享语义，通过全局和局部语义一致性学习来实现高效的文本-视频检索。通过全局交互模块进行粗粒度对齐，并通过共享的局部交互模块进行细粒度对齐，从而在保证检索性能的同时，显著降低计算成本。

技术框架：GLSCL方法主要包含三个模块：全局交互模块、共享局部交互模块以及一致性损失函数。首先，全局交互模块通过无参数的方式进行全局特征交互，实现粗粒度的语义对齐。然后，共享局部交互模块使用可学习的查询向量来捕获文本和视频中的潜在语义概念，实现细粒度的语义对齐。最后，通过内部一致性损失（ICL）和内部多样性损失（IDL）来进一步提升语义对齐的质量和查询向量的多样性。

关键创新：GLSCL的关键创新在于提出了全局-局部语义一致性学习框架，并设计了共享局部交互模块和相应的损失函数。与现有方法相比，GLSCL避免了复杂的跨模态交互计算，而是通过学习潜在的共享语义概念来实现高效的检索。此外，无参数的全局交互模块进一步降低了计算复杂度。

关键设计：共享局部交互模块使用多个可学习的查询向量来捕获潜在的语义概念。内部一致性损失（ICL）用于对齐视觉查询和相应的文本查询，确保它们捕获相似的语义信息。内部多样性损失（IDL）用于增加视觉（文本）查询之间的差异性，鼓励它们捕获不同的语义概念。损失函数的设计是保证模型性能的关键。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GLSCL在五个广泛使用的基准数据集（MSR-VTT、MSVD、DiDeMo、LSMDC和ActivityNet）上进行了大量实验，结果表明该方法在保持与SOTA方法相当的性能的同时，计算效率显著提升，速度提升了近220倍。这表明GLSCL在实际应用中具有很强的竞争力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于视频搜索、视频推荐、视频内容理解等领域。通过高效的文本-视频检索，可以快速准确地找到用户感兴趣的视频内容，提升用户体验。此外，该方法还可以应用于智能监控、视频分析等领域，实现对视频内容的自动分析和理解，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Adapting large-scale image-text pre-training models, e.g., CLIP, to the video domain represents the current state-of-the-art for text-video retrieval. The primary approaches involve transferring text-video pairs to a common embedding space and leveraging cross-modal interactions on specific entities for semantic alignment. Though effective, these paradigms entail prohibitive computational costs, leading to inefficient retrieval. To address this, we propose a simple yet effective method, Global-Local Semantic Consistent Learning (GLSCL), which capitalizes on latent shared semantics across modalities for text-video retrieval. Specifically, we introduce a parameter-free global interaction module to explore coarse-grained alignment. Then, we devise a shared local interaction module that employs several learnable queries to capture latent semantic concepts for learning fine-grained alignment. Furthermore, an Inter-Consistency Loss (ICL) is devised to accomplish the concept alignment between the visual query and corresponding textual query, and an Intra-Diversity Loss (IDL) is developed to repulse the distribution within visual (textual) queries to generate more discriminative concepts. Extensive experiments on five widely used benchmarks (i.e., MSR-VTT, MSVD, DiDeMo, LSMDC, and ActivityNet) substantiate the superior effectiveness and efficiency of the proposed method. Remarkably, our method achieves comparable performance with SOTA as well as being nearly 220 times faster in terms of computational cost. Code is available at: https://github.com/zchoi/GLSCL.