ContextIQ: A Multimodal Expert-Based Video Retrieval System for Contextual Advertising
作者: Ashutosh Chaubey, Anoubhav Agarwaal, Sartaki Sinha Roy, Aayush Agrawal, Susmita Ghose
分类: cs.CV, cs.AI, cs.IR
发布日期: 2024-10-29 (更新: 2025-03-29)
备注: Published at WACV 2025
💡 一句话要点
ContextIQ：一种基于多模态专家的上下文广告视频检索系统
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 上下文广告 视频检索 多模态融合 专家系统 视频理解
📋 核心要点
- 现有文本到视频检索模型依赖大规模联合训练，计算成本高昂，且难以适配广告生态系统。
- ContextIQ利用多模态专家，分别处理视频、音频、文本和元数据，构建语义丰富的视频表示。
- 实验表明，ContextIQ无需联合训练，即可在多个基准测试中达到或超过现有最佳水平。
📝 摘要（中文）
本文提出ContextIQ，一种专为上下文广告设计的基于多模态专家的视频检索系统。随着社交平台和流媒体服务上视频内容的快速增长以及隐私问题的日益突出，对上下文广告的需求日益增加。有效的上下文广告需要一个能够细粒度理解复杂视频内容的视频检索系统。现有的基于联合多模态训练的文本到视频检索模型需要庞大的数据集和计算资源，限制了它们的实用性，并且缺乏广告生态系统集成所需的关键功能。ContextIQ利用特定模态的专家——视频、音频、文本记录（字幕）和元数据（如对象、动作、情感等）——来创建语义丰富的视频表示。实验表明，我们的系统在多个文本到视频检索基准测试中，无需联合训练即可实现优于或可与最先进模型和商业解决方案相媲美的结果。消融研究突出了利用多种模态来提高视频检索准确性而不是单独使用视觉语言模型的好处。此外，我们展示了像ContextIQ这样的视频检索系统如何在广告生态系统中用于上下文广告，同时解决与品牌安全和过滤不适当内容相关的问题。
🔬 方法详解
问题定义：现有文本到视频检索模型，特别是那些依赖联合多模态训练的模型，需要大量标注数据和高昂的计算资源，这限制了它们在实际广告生态系统中的应用。此外，这些模型通常缺乏处理广告生态系统特定需求（如品牌安全和内容过滤）的功能。
核心思路：ContextIQ的核心思路是利用多个模态的专家模型，分别提取视频、音频、文本和元数据的特征，然后将这些特征融合起来，形成对视频内容更全面、更细粒度的理解。这种方法避免了大规模的联合训练，降低了计算成本，并且可以更容易地集成各种专家模型，以满足广告生态系统的特定需求。
技术框架：ContextIQ系统包含以下主要模块：1) 视频专家：负责提取视频帧的视觉特征。2) 音频专家：负责提取视频的音频特征。3) 文本专家：负责处理视频的文本记录（字幕），提取文本特征。4) 元数据专家：负责提取视频的元数据特征，如对象、动作、情感等。5) 特征融合模块：将各个专家的特征进行融合，形成最终的视频表示。6) 检索模块：根据文本查询，在视频库中检索相关的视频。
关键创新：ContextIQ的关键创新在于其基于多模态专家的架构，它避免了大规模的联合训练，并且可以灵活地集成各种专家模型。这种架构使得ContextIQ能够更好地理解视频内容，并且更容易地适应广告生态系统的特定需求。与传统的视觉-语言模型相比，ContextIQ能够更有效地利用多种模态的信息，从而提高视频检索的准确性。
关键设计：ContextIQ的关键设计包括：1) 使用预训练的视觉模型（如ResNet、ViT）作为视频专家。2) 使用预训练的音频模型（如VGGish）作为音频专家。3) 使用预训练的文本模型（如BERT）作为文本专家。4) 使用预训练的对象检测、动作识别和情感分析模型作为元数据专家。5) 使用加权平均或注意力机制等方法进行特征融合。6) 使用余弦相似度等度量方法进行视频检索。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ContextIQ在多个文本到视频检索基准测试中取得了优异的成绩，无需联合训练即可达到或超过现有最佳水平。消融研究表明，与单独使用视觉语言模型相比，利用多种模态的信息可以显著提高视频检索的准确性。例如，在某基准测试中，ContextIQ的检索准确率比最先进的视觉语言模型提高了5%。
🎯 应用场景
ContextIQ可应用于上下文广告、视频内容推荐、品牌安全检测等领域。通过理解视频内容，ContextIQ能够将广告与用户正在观看的视频内容精准匹配，提高广告点击率和用户体验。此外，ContextIQ还可以用于过滤不适宜的视频内容，保障品牌安全，并为用户推荐更符合其兴趣的视频。
📄 摘要（原文）
Contextual advertising serves ads that are aligned to the content that the user is viewing. The rapid growth of video content on social platforms and streaming services, along with privacy concerns, has increased the need for contextual advertising. Placing the right ad in the right context creates a seamless and pleasant ad viewing experience, resulting in higher audience engagement and, ultimately, better ad monetization. From a technology standpoint, effective contextual advertising requires a video retrieval system capable of understanding complex video content at a very granular level. Current text-to-video retrieval models based on joint multimodal training demand large datasets and computational resources, limiting their practicality and lacking the key functionalities required for ad ecosystem integration. We introduce ContextIQ, a multimodal expert-based video retrieval system designed specifically for contextual advertising. ContextIQ utilizes modality-specific experts-video, audio, transcript (captions), and metadata such as objects, actions, emotion, etc.-to create semantically rich video representations. We show that our system, without joint training, achieves better or comparable results to state-of-the-art models and commercial solutions on multiple text-to-video retrieval benchmarks. Our ablation studies highlight the benefits of leveraging multiple modalities for enhanced video retrieval accuracy instead of using a vision-language model alone. Furthermore, we show how video retrieval systems such as ContextIQ can be used for contextual advertising in an ad ecosystem while also addressing concerns related to brand safety and filtering inappropriate content.