Learning Audio-guided Video Representation with Gated Attention for Video-Text Retrieval

📄 arXiv: 2504.02397v1 📥 PDF

作者: Boseung Jeong, Jicheol Park, Sungyeon Kim, Suha Kwak

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-03

备注: Accepted to CVPR 2025

💡 一句话要点

提出AVIGATE模型，利用门控注意力机制和自适应对比损失提升音视频文本检索性能。

🎯 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: 视频文本检索 多模态学习 音频引导 门控注意力 对比学习 视频理解 跨模态检索

📋 核心要点

  1. 现有视频-文本检索方法主要依赖视觉和文本特征，忽略了音频信息，导致视频内容理解不充分。
  2. AVIGATE模型通过门控注意力机制，有选择地利用音频信息，过滤掉无用信号，从而提升视频表征质量。
  3. AVIGATE在多个公开数据集上取得了SOTA结果，验证了其有效性，证明了音频信息的重要性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的视频-文本检索框架，即基于门控注意力的音频引导视频表征学习（AVIGATE），该框架通过门控注意力机制有效地利用音频线索，选择性地过滤掉无信息的音频信号，从而增强视频内容的整体理解。此外，本文还提出了一种自适应的基于边距的对比损失，以处理视频和文本之间固有的不清晰的正负关系，从而促进更好的视频-文本对齐学习。大量的实验表明，AVIGATE在所有公共基准测试中都取得了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：视频-文本检索任务旨在根据文本查询检索视频，或反之。现有方法主要依赖视觉和文本特征，忽略了音频信息，并且简单地将所有音频信息同等对待，导致视频表征不够优化。现有方法无法有效区分音频信息的重要性，容易引入噪声。

核心思路：本文的核心思路是利用音频信息引导视频表征学习，通过门控注意力机制选择性地利用音频信息，过滤掉无用的音频信号。同时，采用自适应的对比损失函数，更好地学习视频和文本之间的对齐关系。

技术框架：AVIGATE框架包含以下主要模块：1) 视频特征提取模块：提取视频的视觉特征；2) 音频特征提取模块：提取视频的音频特征；3) 文本特征提取模块：提取文本的语义特征；4) 门控注意力模块：利用音频特征引导视频特征的学习，选择性地关注重要的音频信息；5) 对比学习模块：利用自适应的对比损失函数，学习视频和文本之间的对齐关系。

关键创新：AVIGATE的关键创新在于：1) 提出了门控注意力机制，能够选择性地利用音频信息，过滤掉无用的音频信号；2) 提出了自适应的对比损失函数，能够更好地处理视频和文本之间不清晰的正负关系，从而促进更好的视频-文本对齐学习。

关键设计：门控注意力机制通过一个门控单元来控制音频信息对视频特征的影响程度。门控单元的输出是一个介于0和1之间的值，表示音频信息的重要性。自适应的对比损失函数根据视频和文本之间的相似度动态调整边距，从而更好地处理正负样本之间的关系。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，包括特征提取器的选择、注意力机制的实现方式以及损失函数的具体形式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AVIGATE在多个公开视频-文本检索数据集上取得了SOTA结果，例如MSR-VTT、MSVD和LSMDC。相较于之前的最佳方法，AVIGATE在检索准确率上取得了显著提升，证明了其有效性。具体的性能数据和对比结果可以在论文的实验部分找到。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频搜索引擎、智能视频推荐系统、多模态内容理解等领域。通过融合音频信息，可以更准确地理解视频内容，提升检索和推荐的准确性。未来，该方法可以扩展到其他多模态任务中，例如视频摘要、视频问答等。

📄 摘要（原文）

Video-text retrieval, the task of retrieving videos based on a textual query or vice versa, is of paramount importance for video understanding and multimodal information retrieval. Recent methods in this area rely primarily on visual and textual features and often ignore audio, although it helps enhance overall comprehension of video content. Moreover, traditional models that incorporate audio blindly utilize the audio input regardless of whether it is useful or not, resulting in suboptimal video representation. To address these limitations, we propose a novel video-text retrieval framework, Audio-guided VIdeo representation learning with GATEd attention (AVIGATE), that effectively leverages audio cues through a gated attention mechanism that selectively filters out uninformative audio signals. In addition, we propose an adaptive margin-based contrastive loss to deal with the inherently unclear positive-negative relationship between video and text, which facilitates learning better video-text alignment. Our extensive experiments demonstrate that AVIGATE achieves state-of-the-art performance on all the public benchmarks.