From Captions to Keyframes: KeyScore for Multimodal Frame Scoring and Video-Language Understanding

📄 arXiv: 2510.06509v2 📥 PDF

作者: Shih-Yao Lin, Sibendu Paul, Caren Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-07 (更新: 2025-10-10)

备注: 10 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出KeyScore，一种基于字幕感知的多模态关键帧评分方法，用于提升视频语言理解。

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

关键词: 关键帧提取 视频语言理解 多模态学习 字幕感知 视频摘要

📋 核心要点

  1. 现有关键帧提取方法依赖启发式规则，忽略视频语义信息，导致提取的关键帧冗余且信息量不足。
  2. KeyScore通过结合与字幕的语义相似性、时间代表性和上下文影响，对视频帧进行评分，选出更具代表性的关键帧。
  3. 结合STACFP和KeyScore，在视频语言任务上实现了高达99%的帧数缩减，并在性能上超越了传统方法。

📝 摘要（中文）

选择信息丰富的关键帧对于高效的视频理解至关重要，但现有方法通常依赖于启发式方法，忽略语义信息，或产生冗余帧。我们提出了KeyScore，一种字幕感知的帧评分方法，它结合了三个互补的信号：与字幕的语义相似性、时间代表性和上下文删除影响。应用于大规模视频字幕数据集，KeyScore生成帧级别的重要性分数，从而能够训练关键帧提取器或指导视频语言模型。为此，我们还提出了STACFP，一种时空自适应聚类方法，用于在长视频中生成多样且紧凑的帧提议。KeyScore和STACFP共同减少了无信息帧，同时保留了关键内容，从而实现了更快、更准确的推理。在三个标准视频语言基准（MSRVTT、MSVD、DiDeMo）上的实验表明，与全帧处理相比，结合STACFP和KeyScore能够减少高达99%的帧，同时在视频文本检索、关键帧提取和动作识别任务中优于均匀的8帧编码器。通过关注语义相关的帧，我们的方法提高了效率和性能，从而实现了可扩展的、基于字幕的视频理解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频理解中关键帧选择的问题。现有方法要么依赖于简单的启发式规则，无法捕捉视频的语义信息；要么产生大量冗余帧，导致计算效率低下。这些问题限制了视频理解模型的可扩展性和准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用视频的字幕信息，通过计算每一帧与字幕的语义相关性，来评估该帧的重要性。同时，考虑帧的时间代表性和上下文影响，综合评估帧的重要性，从而选出既具有代表性又包含关键语义信息的帧。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：STACFP（时空自适应聚类）用于生成候选帧，KeyScore用于对候选帧进行评分。STACFP首先对视频进行时空聚类，生成一组多样化的候选帧。然后，KeyScore模块计算每个候选帧的重要性得分，该得分由三个部分组成：与字幕的语义相似性、时间代表性和上下文删除影响。最后，根据KeyScore得分选择关键帧。

关键创新：论文的关键创新在于提出了KeyScore，一种综合考虑语义、时间和上下文信息的帧评分方法。与传统方法相比，KeyScore能够更好地捕捉视频的语义信息，并减少冗余帧。此外，STACFP方法能够生成多样且紧凑的帧提议，进一步提高了关键帧提取的效率和准确性。

关键设计：KeyScore的计算公式为三个部分加权求和，权重通过实验调整。语义相似性通过预训练的CLIP模型计算帧图像和字幕文本的嵌入向量之间的余弦相似度得到。时间代表性通过计算帧与其他帧的相似度来衡量。上下文删除影响通过移除该帧后对视频理解模型性能的影响来评估。STACFP使用自适应聚类算法，根据视频内容动态调整聚类参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，结合STACFP和KeyScore，在MSRVTT、MSVD和DiDeMo三个视频语言基准数据集上，能够实现高达99%的帧数缩减，同时在视频文本检索、关键帧提取和动作识别任务中，性能优于传统的均匀8帧编码器。例如，在视频文本检索任务中，该方法取得了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频摘要、视频检索、视频编辑、智能监控等领域。通过提取关键帧，可以显著降低视频处理的计算成本，提高视频分析的效率，并为用户提供更简洁、更高效的视频浏览体验。未来，该方法有望应用于更大规模的视频数据集，并与其他视频理解技术相结合，实现更智能的视频分析和理解。

📄 摘要（原文）

Selecting informative keyframes is critical for efficient video understanding, yet existing approaches often rely on heuristics, ignore semantics, or produce redundant frames. We propose KeyScore, a caption-aware frame scoring method that combines three complementary signals: semantic similarity to captions, temporal representativeness, and contextual drop impact. Applied to large-scale video-caption datasets, KeyScore generates frame-level importance scores that enable training keyframe extractors or guiding video-language models. To support this, we also propose STACFP, a Spatio-Temporal Adaptive Clustering method that generates diverse and compact frame proposals across long videos. Together, KeyScore and STACFP reduce uninformative frames while preserving critical content, resulting in faster and more accurate inference. Our experiments on three standard video-language benchmarks (MSRVTT, MSVD, DiDeMo) show that combining STACFP and KeyScore enables up to 99% frame reduction compared to full-frame processing, while outperforming uniform 8-frame encoders in video-text retrieval, keyframe extraction, and action recognition tasks. By focusing on semantically relevant frames, our method enhances both efficiency and performance, enabling scalable and caption-grounded video understanding.