LD-DETR: Loop Decoder DEtection TRansformer for Video Moment Retrieval and Highlight Detection

📄 arXiv: 2501.10787v1 📥 PDF

作者: Pengcheng Zhao, Zhixian He, Fuwei Zhang, Shujin Lin, Fan Zhou

分类: cs.CV, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2025-01-18

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LD-DETR：用于视频片段检索和高光检测的循环解码检测Transformer

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频片段检索 高光检测 多模态融合 Transformer解码器 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有视频片段检索和高光检测模型在多模态对齐、局部特征提取和多模态特征解码方面存在不足。
  2. LD-DETR通过提炼相似性矩阵、增强卷积局部特征提取和循环解码Transformer来解决上述问题。
  3. 实验结果表明，LD-DETR在QVHighlight、Charades-STA和TACoS等数据集上优于现有最佳模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为LD-DETR的模型，用于解决视频片段检索和高光检测任务。现有方法通常采用对比学习对齐视频和文本特征，然后融合并提取多模态信息，最后使用Transformer解码器解码多模态特征。然而，这些方法存在以下问题：（1）数据集中不同样本间重叠的语义信息阻碍了模型的多模态对齐性能；（2）无法有效提取视频的局部特征；（3）Transformer解码器无法充分解码多模态特征。为了解决这些问题，LD-DETR模型首先将相似性矩阵提炼为单位矩阵，以减轻重叠语义信息的影响。其次，设计了一种方法，使卷积层能够更有效地提取多模态局部特征。最后，将Transformer解码器的输出反馈到自身，以充分解码多模态信息。在四个公共基准数据集上进行了评估，实验结果表明该方法优于现有技术水平的模型，并在QVHighlight、Charades-STA和TACoS数据集上取得了更好的性能。

🔬 方法详解

问题定义：视频片段检索和高光检测旨在根据文本查询在视频中找到相应的内容。现有方法依赖于对比学习对齐视频和文本特征，然后融合多模态信息，最后使用Transformer解码器。然而，数据集样本间语义信息重叠，阻碍了多模态对齐；现有模型无法有效提取视频局部特征；Transformer解码器无法充分解码多模态特征。

核心思路：LD-DETR的核心思路是通过三个关键模块来解决上述问题：首先，通过将相似性矩阵提炼为单位矩阵，减少语义重叠的影响；其次，设计一种方法增强卷积层提取多模态局部特征的能力；最后，采用循环解码Transformer结构，使解码器能够充分利用多模态信息。

技术框架：LD-DETR模型整体架构包括以下几个阶段：1) 视频和文本特征提取：使用预训练模型提取视频帧和文本查询的特征。2) 多模态特征融合：将视频和文本特征进行融合，形成多模态表示。3) 相似性矩阵蒸馏：将相似性矩阵提炼为单位矩阵，减少语义重叠。4) 局部特征增强：使用卷积层提取多模态局部特征。5) 循环解码Transformer：使用循环解码Transformer结构解码多模态特征，预测视频片段的起始和结束时间。

关键创新：LD-DETR的关键创新在于以下三点：1) 相似性矩阵蒸馏，通过将相似性矩阵提炼为单位矩阵，减少了数据集中不同样本间重叠语义信息对模型多模态对齐性能的影响。2) 局部特征增强模块，该模块使卷积层能够更有效地提取多模态局部特征。3) 循环解码Transformer结构，通过将Transformer解码器的输出反馈到自身，实现了多模态信息的充分解码。

关键设计：在相似性矩阵蒸馏中，使用KL散度损失来促使相似性矩阵接近单位矩阵。局部特征增强模块使用了多个卷积层，并采用了残差连接以避免梯度消失。循环解码Transformer的循环次数是一个重要的超参数，需要根据具体任务进行调整。损失函数包括预测片段起始和结束时间的回归损失，以及分类损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LD-DETR在QVHighlight、Charades-STA和TACoS三个公开数据集上进行了评估，并取得了显著的性能提升。例如，在QVHighlight数据集上，LD-DETR的性能超过了现有最佳模型，取得了State-Of-The-Art的结果。实验结果表明，LD-DETR能够有效地解决视频片段检索和高光检测任务中的挑战，并具有很强的泛化能力。

🎯 应用场景

LD-DETR在视频内容理解领域具有广泛的应用前景，例如智能视频监控、视频内容推荐、视频编辑和自动生成高光片段等。该模型能够更准确地理解视频内容，并根据文本查询找到相关的视频片段，从而提高用户体验和工作效率。未来，可以将LD-DETR应用于更多视频相关的任务中，例如视频摘要、视频问答等。

📄 摘要（原文）

Video Moment Retrieval and Highlight Detection aim to find corresponding content in the video based on a text query. Existing models usually first use contrastive learning methods to align video and text features, then fuse and extract multimodal information, and finally use a Transformer Decoder to decode multimodal information. However, existing methods face several issues: (1) Overlapping semantic information between different samples in the dataset hinders the model's multimodal aligning performance; (2) Existing models are not able to efficiently extract local features of the video; (3) The Transformer Decoder used by the existing model cannot adequately decode multimodal features. To address the above issues, we proposed the LD-DETR model for Video Moment Retrieval and Highlight Detection tasks. Specifically, we first distilled the similarity matrix into the identity matrix to mitigate the impact of overlapping semantic information. Then, we designed a method that enables convolutional layers to extract multimodal local features more efficiently. Finally, we fed the output of the Transformer Decoder back into itself to adequately decode multimodal information. We evaluated LD-DETR on four public benchmarks and conducted extensive experiments to demonstrate the superiority and effectiveness of our approach. Our model outperforms the State-Of-The-Art models on QVHighlight, Charades-STA and TACoS datasets. Our code is available at https://github.com/qingchen239/ld-detr.