Bridging Information Asymmetry in Text-video Retrieval: A Data-centric Approach
作者: Zechen Bai, Tianjun Xiao, Tong He, Pichao Wang, Zheng Zhang, Thomas Brox, Mike Zheng Shou
分类: cs.CV, cs.IR
发布日期: 2024-08-14 (更新: 2025-03-08)
备注: Accepted by ICLR 2025
💡 一句话要点
提出一种数据驱动的文本-视频检索框架，通过增强文本表示解决信息不对称问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文本-视频检索 信息不对称 数据增强 大型语言模型 跨模态学习
📋 核心要点
- 文本-视频检索面临信息不对称挑战，视频信息丰富但文本描述往往不完整。
- 通过数据增强，将视频分割成事件片段并生成详细描述，丰富文本表示。
- 利用大型语言模型生成多样化查询，并设计查询选择机制提升检索效率和精度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的、数据驱动的框架，旨在弥合文本-视频检索（TVR）中视频和文本之间信息不对称的鸿沟。视频信息通常比文本描述更丰富，而文本描述往往只捕捉到视频复杂性的一小部分。该框架通过丰富文本表示，使其更好地匹配视频内容的丰富性来解决这个问题。在训练过程中，视频被分割成事件级别的片段并添加字幕，以确保全面的覆盖。在检索过程中，大型语言模型（LLM）生成语义上多样化的查询，以捕捉更广泛的可能匹配。为了提高检索效率，我们提出了一种查询选择机制，该机制识别最相关和最多样化的查询，从而降低计算成本并提高准确性。我们的方法在多个基准测试中取得了最先进的结果，证明了数据驱动方法在解决TVR中信息不对称问题方面的强大作用。这项工作为专注于利用数据来改进跨模态检索的新研究铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：文本-视频检索任务中，视频本身包含的信息量远大于文本描述，导致信息不对称。现有方法难以充分利用视频信息，检索效果受限。痛点在于如何让文本表示能够更全面地捕捉视频的语义信息，从而实现更准确的跨模态匹配。
核心思路：核心在于通过数据增强的方式，提升文本表示的丰富程度，使其能够更好地匹配视频的信息量。具体来说，通过将视频分割成更细粒度的事件片段，并为每个片段生成详细的文本描述，从而弥补文本描述的不足。此外，利用大型语言模型生成多样化的查询，进一步扩大文本的覆盖范围。
技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 视频片段生成与描述：将视频分割成事件级别的片段，并使用字幕或自动描述生成技术为每个片段生成文本描述。2) 多样化查询生成：利用大型语言模型，基于原始文本描述生成语义上多样化的查询，以覆盖更广泛的可能匹配。3) 查询选择与检索：设计一种查询选择机制，从生成的多个查询中选择最相关和最多样化的查询，用于最终的检索。
关键创新：最重要的创新点在于数据驱动的文本增强方法。通过对视频进行片段化和详细描述，以及利用大型语言模型生成多样化查询，显著提升了文本表示的丰富程度，从而更好地匹配了视频的信息量。与现有方法相比，该方法更加注重数据的利用，而非仅仅依赖于模型结构的改进。
关键设计：关键设计包括：1) 视频片段的分割策略，需要保证片段的语义完整性。2) 大型语言模型的选择和prompt设计，需要保证生成查询的多样性和相关性。3) 查询选择机制的设计，需要在准确性和效率之间进行权衡。损失函数方面，可以使用对比学习损失或三元组损失，以拉近匹配的文本和视频表示，推远不匹配的文本和视频表示。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在多个文本-视频检索基准测试中取得了state-of-the-art的结果，证明了数据驱动方法在解决信息不对称问题方面的有效性。具体性能提升数据未知，但摘要强调了优于现有技术。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于视频搜索、视频推荐、智能监控等领域。例如，用户可以通过更自然、更详细的文本描述来搜索视频内容，从而提高搜索效率和准确性。在智能监控领域，可以利用该技术实现基于文本描述的视频事件检索，从而快速定位异常事件。
📄 摘要（原文）
As online video content rapidly grows, the task of text-video retrieval (TVR) becomes increasingly important. A key challenge in TVR is the information asymmetry between video and text: videos are inherently richer in information, while their textual descriptions often capture only fragments of this complexity. This paper introduces a novel, data-centric framework to bridge this gap by enriching textual representations to better match the richness of video content. During training, videos are segmented into event-level clips and captioned to ensure comprehensive coverage. During retrieval, a large language model (LLM) generates semantically diverse queries to capture a broader range of possible matches. To enhance retrieval efficiency, we propose a query selection mechanism that identifies the most relevant and diverse queries, reducing computational cost while improving accuracy. Our method achieves state-of-the-art results across multiple benchmarks, demonstrating the power of data-centric approaches in addressing information asymmetry in TVR. This work paves the way for new research focused on leveraging data to improve cross-modal retrieval.