Movie Trailer Genre Classification Using Multimodal Pretrained Features
作者: Serkan Sulun, Paula Viana, Matthew E. P. Davies
分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM, eess.IV
发布日期: 2024-10-11
期刊: Expert Systems with Applications 258 (2024) 125209
DOI: 10.1016/j.eswa.2024.125209
💡 一句话要点
提出一种基于多模态预训练特征的电影预告片类型分类新方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电影类型分类 多模态融合 预训练特征 Transformer模型 视频理解
📋 核心要点
- 现有电影类型分类方法通常依赖少量固定帧，忽略了预告片中丰富的时序信息和多模态关联。
- 该方法利用多个预训练模型提取视频和音频特征，并通过Transformer模型融合所有帧的信息。
- 实验结果表明，该方法在精确率、召回率和平均精度均值上均优于现有最佳模型。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的电影类型分类方法，该方法利用了一系列易于获取的预训练模型。这些模型提取与视觉场景、物体、角色、文本、语音、音乐和音效相关的高级特征。为了智能地融合这些预训练特征，我们训练了时间和内存需求都很小的分类器模型。我们的方法采用Transformer模型，利用电影预告片的所有视频和音频帧，而无需执行任何时间池化，从而有效地利用所有元素之间的对应关系，而不是传统方法通常使用的固定且数量较少的帧。我们的方法融合了来自不同任务和模态、具有不同维度、不同时间长度和复杂依赖关系的特征，这与当前的方法不同。在精确率、召回率和平均精度均值（mAP）方面，我们的方法优于最先进的电影类型分类模型。为了促进未来的研究，我们将整个MovieNet数据集的预训练特征以及我们的类型分类代码和训练模型公开。
🔬 方法详解
问题定义：电影类型分类旨在根据电影预告片的内容自动识别电影所属的类型。现有方法的痛点在于，通常只使用少量关键帧或经过时间池化的特征，无法充分利用预告片中丰富的时序信息和多模态关联，导致分类精度受限。
核心思路：本文的核心思路是利用多个预训练模型提取预告片中不同模态（视觉、音频、文本等）的高级特征，然后使用Transformer模型对这些特征进行融合和分类。Transformer模型能够捕捉所有帧之间的依赖关系，从而充分利用预告片中的时序信息。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 使用多个预训练模型（例如，用于图像分类、目标检测、语音识别等）提取预告片中每一帧的视觉、音频和文本特征。2) 将提取的特征输入到Transformer模型中，Transformer模型对所有帧的特征进行编码，捕捉帧之间的依赖关系。3) 使用一个小的分类器模型（例如，全连接层）对Transformer模型的输出进行分类，得到电影的类型。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于：1) 利用多个预训练模型提取多模态特征，充分利用了预告片中的信息。2) 使用Transformer模型对所有帧的特征进行融合，捕捉了帧之间的时序依赖关系。3) 提出了一种端到端的训练方法，能够同时优化特征提取和分类模型。与现有方法的本质区别在于，该方法能够充分利用预告片中的时序信息和多模态关联，从而提高分类精度。
关键设计：该方法的关键设计包括：1) 选择合适的预训练模型，以提取高质量的特征。2) 设计合适的Transformer模型结构，以捕捉帧之间的依赖关系。3) 使用合适的损失函数（例如，交叉熵损失函数）来训练分类器模型。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述，此处不再赘述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在MovieNet数据集上取得了优于现有最佳模型的性能。具体而言，该方法在精确率、召回率和平均精度均值（mAP）方面均有显著提升。论文公开了整个MovieNet数据集的预训练特征以及类型分类代码和训练模型，为后续研究提供了便利。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电影推荐系统、内容审核、市场分析等领域。通过自动识别电影类型，可以为用户提供更精准的推荐，提高内容审核效率，并为电影制作和发行提供市场分析依据。未来，该方法可以扩展到其他视频类型分类任务中，例如短视频内容理解。
📄 摘要（原文）
We introduce a novel method for movie genre classification, capitalizing on a diverse set of readily accessible pretrained models. These models extract high-level features related to visual scenery, objects, characters, text, speech, music, and audio effects. To intelligently fuse these pretrained features, we train small classifier models with low time and memory requirements. Employing the transformer model, our approach utilizes all video and audio frames of movie trailers without performing any temporal pooling, efficiently exploiting the correspondence between all elements, as opposed to the fixed and low number of frames typically used by traditional methods. Our approach fuses features originating from different tasks and modalities, with different dimensionalities, different temporal lengths, and complex dependencies as opposed to current approaches. Our method outperforms state-of-the-art movie genre classification models in terms of precision, recall, and mean average precision (mAP). To foster future research, we make the pretrained features for the entire MovieNet dataset, along with our genre classification code and the trained models, publicly available.