Multi-modal Fusion and Query Refinement Network for Video Moment Retrieval and Highlight Detection

📄 arXiv: 2501.10692v1 📥 PDF

作者: Yifang Xu, Yunzhuo Sun, Benxiang Zhai, Zien Xie, Youyao Jia, Sidan Du

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-18

备注: Accepted by ICME 2024

DOI: 10.1109/ICME57554.2024.10687844

💡 一句话要点

提出多模态融合与查询精炼网络MRNet，用于视频片段检索与高光检测。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视频片段检索 高光检测 多模态融合 查询精炼 注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有视频片段检索与高光检测方法忽略了视频中光流、深度等模态信息，限制了性能。
  2. MRNet通过多模态融合模块动态结合RGB、光流和深度信息，学习互补的视觉特征。
  3. MRNet引入查询精炼模块，融合词语、短语和句子级别的文本信息，模拟人类理解句子的方式。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多模态融合与查询精炼网络（MRNet），用于视频片段检索与高光检测（MR&HD）任务。该任务旨在给定视频和语言查询，定位所有相关的视频片段，并同时预测显著性得分。现有方法大多仅使用RGB图像作为输入，忽略了光流和深度等内在的多模态视觉信号。MRNet旨在从多模态线索中学习互补信息，设计了一个多模态融合模块来动态组合RGB、光流和深度图。此外，为了模拟人类对句子的理解，引入了一个查询精炼模块，该模块融合了词语、短语和句子级别的文本信息。在QVHighlights和Charades数据集上的实验表明，MRNet优于当前最先进的方法，在QVHighlights数据集上，MR-mAP@Avg指标提升了3.41，HD-HIT@1指标提升了3.46。

🔬 方法详解

问题定义：视频片段检索与高光检测（MR&HD）任务旨在根据给定的视频和文本查询，找到视频中与查询相关的片段，并预测这些片段的显著性得分。现有方法主要依赖RGB图像，忽略了视频中蕴含的如光流、深度等其他模态信息，导致模型无法充分利用视频内容，影响检索和检测的准确性。

核心思路：本文的核心思路是利用多模态信息来增强视频表示，并设计一个查询精炼模块来更好地理解文本查询。通过融合RGB、光流和深度信息，模型可以获得更全面的视频内容理解。查询精炼模块则模拟人类对文本的理解过程，从不同粒度（词语、短语、句子）提取文本特征，从而更准确地捕捉查询的意图。

技术框架：MRNet主要包含两个核心模块：多模态融合模块和查询精炼模块。首先，多模态融合模块接收RGB图像、光流和深度图作为输入，通过动态融合的方式提取多模态特征。然后，查询精炼模块接收文本查询作为输入，通过融合词语、短语和句子级别的特征来精炼查询表示。最后，将融合后的视频特征和精炼后的查询特征输入到预测模块，预测视频片段的起始和结束时间，以及显著性得分。

关键创新：MRNet的关键创新在于多模态融合模块和查询精炼模块的设计。多模态融合模块能够动态地组合不同模态的信息，从而更好地利用视频内容。查询精炼模块则能够从不同粒度理解文本查询，从而更准确地捕捉查询的意图。这种多模态融合和查询精炼的结合，使得MRNet能够更准确地进行视频片段检索和高光检测。

关键设计：多模态融合模块使用注意力机制来动态地组合不同模态的特征。查询精炼模块使用多层Transformer网络来提取不同粒度的文本特征，并使用加权平均的方式进行融合。损失函数包括片段定位损失和显著性得分预测损失。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MRNet在QVHighlights和Charades数据集上进行了评估，实验结果表明，MRNet显著优于当前最先进的方法。在QVHighlights数据集上，MRNet在MR-mAP@Avg指标上提升了3.41，在HD-HIT@1指标上提升了3.46。这些结果表明，MRNet能够有效地利用多模态信息和精炼查询，从而提高视频片段检索和高光检测的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容分析、智能视频编辑、视频推荐系统等领域。例如，可以用于自动生成视频摘要、高亮视频片段，帮助用户快速浏览视频内容。此外，该技术还可以应用于视频搜索，提高搜索的准确性和效率。未来，该技术有望在智能监控、自动驾驶等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Given a video and a linguistic query, video moment retrieval and highlight detection (MR&HD) aim to locate all the relevant spans while simultaneously predicting saliency scores. Most existing methods utilize RGB images as input, overlooking the inherent multi-modal visual signals like optical flow and depth. In this paper, we propose a Multi-modal Fusion and Query Refinement Network (MRNet) to learn complementary information from multi-modal cues. Specifically, we design a multi-modal fusion module to dynamically combine RGB, optical flow, and depth map. Furthermore, to simulate human understanding of sentences, we introduce a query refinement module that merges text at different granularities, containing word-, phrase-, and sentence-wise levels. Comprehensive experiments on QVHighlights and Charades datasets indicate that MRNet outperforms current state-of-the-art methods, achieving notable improvements in MR-mAP@Avg (+3.41) and HD-HIT@1 (+3.46) on QVHighlights.