Expertized Caption Auto-Enhancement for Video-Text Retrieval
作者: Baoyao Yang, Junxiang Chen, Wanyun Li, Wenbin Yao, Yang Zhou
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-02-05 (更新: 2025-04-08)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出专家化字幕自动增强方法，解决视频-文本检索中信息不匹配问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频-文本检索 字幕生成 多模态学习 大语言模型 跨模态对齐
📋 核心要点
- 视频-文本检索面临文本描述不足导致的信息鸿沟，阻碍跨模态表征对齐。
- 提出自动字幕增强方法，利用多模态大语言模型生成高质量字幕，弥合模态差距。
- 实验结果表明，该方法在MSR-VTT、MSVD和DiDeMo等数据集上取得了显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
视频-文本检索面临着由视频个性化和文本描述不足导致的信息不匹配问题。模态间的巨大信息鸿沟阻碍了有效的跨模态表征对齐，导致检索结果模糊。尽管文本重写方法已被提出以扩展文本表达，但由于语义丰富性不足，文本表征空间难以扩展，模态差距仍然显著。本文转向增强视觉呈现，通过字幕生成使视频表达更接近文本表征，从而促进视频-文本匹配。多模态大型语言模型(mLLM)已显示出将视频内容转换为文本的强大能力，但精心设计的提示对于确保生成字幕的合理性和完整性至关重要。因此，本文提出了一种自动字幕增强方法，通过自学习提高表达质量，减轻增强字幕中的经验主义。此外，设计并引入了一种专家化字幕选择机制，为每个视频定制增强字幕，进一步探索字幕增强的利用潜力。我们的方法完全是数据驱动的，不仅免除了繁重的数据收集和计算工作量，还通过规避词汇依赖和引入个性化匹配来提高自适应性。在各种基准测试中，最先进的结果验证了我们方法的优越性，特别是在MSR-VTT上实现了68.5%的Top-1召回率，在MSVD上实现了68.1%，在DiDeMo上实现了62.0%。
🔬 方法详解
问题定义：视频-文本检索任务中，由于视频内容的复杂性和文本描述的局限性，存在严重的信息不匹配问题。现有的文本重写方法难以有效扩展文本表征空间，无法充分弥合模态差距，导致检索性能受限。
核心思路：核心在于通过增强视频的视觉呈现，使其更接近文本表征。具体而言，利用多模态大语言模型生成更丰富、更准确的视频字幕，从而弥合视频和文本之间的语义鸿沟。通过自学习和专家化字幕选择机制，提升生成字幕的质量和针对性。
技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 利用多模态大语言模型生成候选字幕；2) 通过自学习机制优化字幕生成过程，提高字幕质量；3) 引入专家化字幕选择机制，为每个视频选择最合适的增强字幕。该框架完全是数据驱动的，无需人工干预。
关键创新：最重要的创新点在于自动字幕增强方法和专家化字幕选择机制。自动字幕增强方法通过自学习减轻了对人工设计的提示的依赖，提高了字幕生成的质量和鲁棒性。专家化字幕选择机制则根据视频内容选择最合适的字幕，进一步提升了检索性能。
关键设计：关键设计包括：1) 使用多模态大语言模型（mLLM）进行字幕生成，并设计合适的提示词；2) 设计自学习机制，通过对比学习等方法优化字幕生成模型；3) 引入专家化字幕选择机制，例如基于注意力机制或相似度度量的选择策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在MSR-VTT数据集上实现了68.5%的Top-1召回率，在MSVD数据集上实现了68.1%的Top-1召回率，在DiDeMo数据集上实现了62.0%的Top-1召回率。相较于现有方法，取得了显著的性能提升，证明了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于视频内容理解、视频检索、视频推荐等领域。通过提升视频和文本之间的匹配度，可以改善用户在视频平台上的搜索体验，提高推荐系统的准确性，并为视频内容分析提供更可靠的基础。
📄 摘要（原文）
Video-text retrieval has been stuck in the information mismatch caused by personalized and inadequate textual descriptions of videos. The substantial information gap between the two modalities hinders an effective cross-modal representation alignment, resulting in ambiguous retrieval results. Although text rewriting methods have been proposed to broaden text expressions, the modality gap remains significant, as the text representation space is hardly expanded with insufficient semantic enrichment.Instead, this paper turns to enhancing visual presentation, bridging video expression closer to textual representation via caption generation and thereby facilitating video-text matching.While multimodal large language models (mLLM) have shown a powerful capability to convert video content into text, carefully crafted prompts are essential to ensure the reasonableness and completeness of the generated captions. Therefore, this paper proposes an automatic caption enhancement method that improves expression quality and mitigates empiricism in augmented captions through self-learning.Additionally, an expertized caption selection mechanism is designed and introduced to customize augmented captions for each video, further exploring the utilization potential of caption augmentation.Our method is entirely data-driven, which not only dispenses with heavy data collection and computation workload but also improves self-adaptability by circumventing lexicon dependence and introducing personalized matching. The superiority of our method is validated by state-of-the-art results on various benchmarks, specifically achieving Top-1 recall accuracy of 68.5% on MSR-VTT, 68.1% on MSVD, and 62.0% on DiDeMo. Our code is publicly available at https://github.com/CaryXiang/ECA4VTR.