T2VIndexer: A Generative Video Indexer for Efficient Text-Video Retrieval
作者: Yili Li, Jing Yu, Keke Gai, Bang Liu, Gang Xiong, Qi Wu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-08-21
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出T2VIndexer，一种生成式视频索引器，用于高效文本-视频检索。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文本-视频检索 生成式模型 视频索引 序列到序列 跨模态匹配
📋 核心要点
- 现有文本-视频检索方法计算查询与每个候选视频的相似度，效率低，难以应对大规模视频检索。
- T2VIndexer采用生成式模型，直接生成视频标识符，将检索问题转化为标识符匹配，降低时间复杂度。
- 实验表明，T2VIndexer在多个数据集上显著提升了检索效率，同时保持甚至提升了检索精度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于模型的视频索引器T2VIndexer，它是一个序列到序列的生成模型，可以直接生成视频标识符，并以恒定的时间复杂度检索候选视频，旨在提高检索效率并保持高精度。当前文本-视频检索方法主要依赖于查询和视频之间的跨模态匹配来计算相似度得分，然后排序以获得检索结果。这种方法考虑了每个候选视频与查询之间的匹配，但会产生显著的时间成本，并且随着候选数量的增加而显著增加。T2VIndexer通过视频标识符编码和查询-标识符增强方法来将视频表示为短序列，同时保留其语义信息。在四个标准数据集上，该方法始终提高了当前最先进模型的检索效率，使得基线模型仅用原始检索时间的30%-50%就能在MSR-VTT (+1.0%)、MSVD (+1.8%)、ActivityNet (+1.5%) 和 DiDeMo (+0.2%) 上获得更好的检索性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有文本-视频检索方法需要计算查询与每个候选视频的相似度，计算量大，检索效率低，尤其是在大规模视频库中，检索时间会随着候选视频数量的增加而线性增长。这种方法的痛点在于需要对所有候选视频进行逐一匹配，无法实现快速检索。
核心思路：论文的核心思路是将视频检索问题转化为视频标识符的生成和匹配问题。通过训练一个生成模型，该模型能够根据文本查询直接生成对应的视频标识符。检索时，只需将生成的标识符与预先计算好的视频标识符进行匹配，即可快速找到相关的视频。这样可以将检索的时间复杂度从线性降低到常数级别。
技术框架：T2VIndexer的整体框架是一个序列到序列的生成模型，包括编码器和解码器。编码器负责将文本查询编码成向量表示，解码器则根据该向量表示生成视频标识符序列。整个流程包括：1) 视频标识符编码：将视频编码为唯一的标识符序列。2) 查询-标识符增强：对查询进行增强，使其更好地与标识符匹配。3) 生成模型训练：训练序列到序列模型，学习从查询到视频标识符的映射关系。4) 检索：根据查询生成视频标识符，并与视频库中的标识符进行匹配，返回最相关的视频。
关键创新：T2VIndexer的关键创新在于将生成模型引入到文本-视频检索中，通过生成视频标识符来实现快速检索。与传统的跨模态匹配方法不同，T2VIndexer不需要对每个候选视频进行计算，而是直接生成目标视频的标识符，从而大大提高了检索效率。这种方法将检索问题转化为生成问题，为多模态检索提供了一种新的思路。
关键设计：视频标识符编码方式至关重要，需要保证标识符能够充分表达视频的语义信息。查询-标识符增强方法旨在弥合查询和标识符之间的语义鸿沟，提高匹配的准确性。生成模型的具体结构可以采用Transformer等序列到序列模型。损失函数可以采用交叉熵损失，优化目标是使生成的视频标识符与真实视频的标识符尽可能接近。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，T2VIndexer在MSR-VTT、MSVD、ActivityNet和DiDeMo四个标准数据集上均取得了显著的性能提升。具体来说，在保持甚至提升检索精度的前提下，T2VIndexer可以将检索时间缩短到原始检索时间的30%-50%。例如，在MSR-VTT数据集上，T2VIndexer使基线模型的检索性能提升了1.0%。
🎯 应用场景
T2VIndexer可应用于视频搜索引擎、视频推荐系统、智能监控等领域。在视频搜索引擎中，可以快速检索与用户查询相关的视频。在视频推荐系统中，可以根据用户的历史行为推荐相关的视频内容。在智能监控领域，可以快速定位包含特定事件的视频片段。该研究成果有助于提升视频检索和分析的效率，具有重要的实际应用价值。
📄 摘要（原文）
Current text-video retrieval methods mainly rely on cross-modal matching between queries and videos to calculate their similarity scores, which are then sorted to obtain retrieval results. This method considers the matching between each candidate video and the query, but it incurs a significant time cost and will increase notably with the increase of candidates. Generative models are common in natural language processing and computer vision, and have been successfully applied in document retrieval, but their application in multimodal retrieval remains unexplored. To enhance retrieval efficiency, in this paper, we introduce a model-based video indexer named T2VIndexer, which is a sequence-to-sequence generative model directly generating video identifiers and retrieving candidate videos with constant time complexity. T2VIndexer aims to reduce retrieval time while maintaining high accuracy. To achieve this goal, we propose video identifier encoding and query-identifier augmentation approaches to represent videos as short sequences while preserving their semantic information. Our method consistently enhances the retrieval efficiency of current state-of-the-art models on four standard datasets. It enables baselines with only 30\%-50\% of the original retrieval time to achieve better retrieval performance on MSR-VTT (+1.0%), MSVD (+1.8%), ActivityNet (+1.5%), and DiDeMo (+0.2%). The code is available at https://github.com/Lilidamowang/T2VIndexer-generativeSearch.