Multimodal Lengthy Videos Retrieval Framework and Evaluation Metric

📄 arXiv: 2504.04572v1 📥 PDF

作者: Mohamed Eltahir, Osamah Sarraj, Mohammed Bremoo, Mohammed Khurd, Abdulrahman Alfrihidi, Taha Alshatiri, Mohammad Almatrafi, Tanveer Hussain

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-06

💡 一句话要点

提出多模态长视频检索框架与评估指标，提升复杂场景下的检索精度。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长视频检索 多模态融合 视频分割 音频检索 字幕分析 视频理解 YouCook2

📋 核心要点

  1. 现有视频检索方法难以有效处理长视频中未知的词汇和复杂场景，缺乏针对长视频的优化。
  2. 论文提出融合视觉、听觉和字幕信息的多模态检索框架，并设计了基于字幕的视频分割方法。
  3. 实验结果表明，该方法在YouCook2数据集上取得了有希望的检索性能，验证了框架的有效性。

📝 摘要（中文）

精确的视频检索需要多模态信息关联，以处理未知的词汇和场景。对于长视频而言，模型需要在没有特定数据集预训练的情况下有效执行，这变得更加复杂。本文提出了一个统一的框架，该框架结合了视觉匹配流和听觉匹配流，以及一种独特的基于字幕的视频分割方法。此外，听觉流还包括一个互补的基于音频的两阶段检索机制，以提高长视频的性能。考虑到从长视频中检索的复杂性及其相应的评估，我们引入了一种专门为长视频检索设计的新检索评估方法，以支持进一步的研究。我们在YouCook2基准上进行了实验，显示出有希望的检索性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频检索方法在处理长视频时面临挑战，尤其是在处理未见过的词汇和场景时。长视频内容丰富，时间跨度大，使得模型难以捕捉关键信息，并且缺乏针对长视频检索的有效评估方法。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态信息（视觉、听觉、字幕）互补的特性，提升长视频检索的准确性。通过融合不同模态的信息，模型可以更好地理解视频内容，从而更有效地检索相关视频。同时，针对长视频的特点，设计了基于字幕的视频分割方法和两阶段音频检索机制。

技术框架：该框架包含视觉匹配流和听觉匹配流。视觉匹配流处理视频的视觉内容，听觉匹配流处理视频的音频内容。此外，还引入了基于字幕的视频分割方法，将长视频分割成更小的片段，以便更精确地检索。听觉流包含一个两阶段检索机制，首先进行粗粒度的音频检索，然后进行细粒度的音频检索，以提高检索效率和准确性。

关键创新：该论文的关键创新点在于：1) 提出了一个统一的多模态长视频检索框架，融合了视觉、听觉和字幕信息；2) 设计了一种基于字幕的视频分割方法，有效处理长视频；3) 引入了一个两阶段音频检索机制，提高了长视频音频检索的效率和准确性；4) 提出了一个新的长视频检索评估方法。

关键设计：论文中字幕分割的具体实现细节未知。音频两阶段检索机制的具体算法和参数设置未知。视觉和听觉匹配流的具体网络结构和损失函数未知。评估指标的具体计算方式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验在YouCook2数据集上进行，结果显示该方法取得了有希望的检索性能。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但可以推断该方法在长视频检索方面具有一定的优势。提出的新检索评估方法为长视频检索研究提供了新的评估标准。

🎯 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、视频内容分析等领域。例如，在视频搜索引擎中，用户可以通过输入关键词或上传视频片段来检索相关的长视频。在智能视频推荐系统中，可以根据用户的观看历史和兴趣，推荐相关的长视频内容。该研究还有助于提升视频内容分析的准确性和效率。

📄 摘要（原文）

Precise video retrieval requires multi-modal correlations to handle unseen vocabulary and scenes, becoming more complex for lengthy videos where models must perform effectively without prior training on a specific dataset. We introduce a unified framework that combines a visual matching stream and an aural matching stream with a unique subtitles-based video segmentation approach. Additionally, the aural stream includes a complementary audio-based two-stage retrieval mechanism that enhances performance on long-duration videos. Considering the complex nature of retrieval from lengthy videos and its corresponding evaluation, we introduce a new retrieval evaluation method specifically designed for long-video retrieval to support further research. We conducted experiments on the YouCook2 benchmark, showing promising retrieval performance.