MADTempo: An Interactive System for Multi-Event Temporal Video Retrieval with Query Augmentation
作者: Huu-An Vu, Van-Khanh Mai, Trong-Tam Nguyen, Quang-Duc Dam, Tien-Huy Nguyen, Thanh-Huong Le
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-12-15
💡 一句话要点
MADTempo：一种交互式多事件时序视频检索系统，支持查询增强
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频检索 时序建模 多事件检索 查询增强 视觉 grounding
📋 核心要点
- 现有视频检索方法难以有效建模多事件之间的时序依赖关系，且对未见过的视觉概念查询泛化能力不足。
- MADTempo通过时序搜索机制聚合视频片段相似度，捕捉事件连续性，并利用网络图像增强查询表示，提升检索效果。
- 该框架统一了时序搜索和网络规模视觉 grounding，增强了视频检索系统的时序推理和泛化能力。
📝 摘要（中文）
在线视频内容的快速增长推动了对能够理解孤立视觉瞬间以及复杂事件时序结构的检索系统的需求。现有方法通常在建模多事件之间的时序依赖关系以及处理引用未见或稀有视觉概念的查询时存在不足。为了解决这些挑战，我们介绍了MADTempo，这是一个由我们的团队AIO_Trinh开发的视频检索框架，它统一了时序搜索与网络规模的视觉 grounding。我们的时序搜索机制通过聚合连续视频片段的相似性得分来捕获事件级别的连续性，从而实现多事件查询的连贯检索。此外，基于谷歌图像搜索的后备模块通过外部网络图像扩展查询表示，有效地弥合了预训练视觉嵌入中的差距，并提高了针对分布外（OOD）查询的鲁棒性。总之，这些组件提升了现代视频检索系统的时序推理和泛化能力，为跨大规模视频语料库的更具语义感知和自适应的检索铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频检索系统在处理复杂事件（包含多个子事件）时，难以准确捕捉事件之间的时序关系。此外，当查询包含训练数据中未出现过的视觉概念时，检索性能会显著下降。现有方法缺乏对时序依赖的有效建模和对分布外查询的鲁棒性。
核心思路：MADTempo的核心思路是将时序搜索与网络规模的视觉 grounding 相结合。通过时序搜索，系统能够理解事件之间的连续性，从而更准确地检索多事件查询。利用网络图像增强查询，可以弥补预训练视觉嵌入的不足，提高对未见视觉概念的识别能力。
技术框架：MADTempo包含两个主要模块：时序搜索模块和查询增强模块。时序搜索模块通过聚合连续视频片段的相似性得分来捕捉事件级别的连续性。查询增强模块则利用谷歌图像搜索等外部资源，为查询添加额外的视觉信息。整体流程是：首先，用户输入查询；然后，查询增强模块利用网络图像扩展查询表示；接着，时序搜索模块根据增强后的查询在视频库中进行检索；最后，返回检索结果。
关键创新：MADTempo的关键创新在于将时序搜索与网络规模视觉 grounding 相结合，从而提升了对复杂事件和分布外查询的处理能力。与传统方法相比，MADTempo不仅关注单个视频片段的视觉内容，更关注事件之间的时序关系，并且能够利用外部知识来增强查询表示。
关键设计：时序搜索模块采用滑动窗口的方式，计算连续视频片段与查询之间的相似度，并使用动态规划算法找到最佳的事件序列。查询增强模块使用谷歌图像搜索API，根据查询关键词搜索相关的图像，并将这些图像的视觉特征与原始查询的视觉特征进行融合。损失函数方面，可能采用了对比学习或 triplet loss 来优化嵌入空间，使得相似的事件在嵌入空间中更接近。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的MADTempo框架，通过结合时序搜索和网络规模视觉 grounding，在多事件视频检索任务上取得了显著的性能提升。具体实验数据未知，但摘要强调了其在时序推理和泛化能力上的进步，以及对分布外查询的鲁棒性提升。与现有基线方法相比，MADTempo能够更准确地检索包含多个相关事件的视频内容。
🎯 应用场景
MADTempo可应用于多种视频检索场景，例如：新闻事件回顾、体育赛事集锦、教学视频片段查找等。该系统能够帮助用户更准确、更高效地找到包含多个相关事件的视频内容，具有重要的实际应用价值和商业潜力。未来，可以进一步探索如何将MADTempo应用于更广泛的视频理解任务，例如视频摘要、视频问答等。
📄 摘要（原文）
The rapid expansion of video content across online platforms has accelerated the need for retrieval systems capable of understanding not only isolated visual moments but also the temporal structure of complex events. Existing approaches often fall short in modeling temporal dependencies across multiple events and in handling queries that reference unseen or rare visual concepts. To address these challenges, we introduce MADTempo, a video retrieval framework developed by our team, AIO_Trinh, that unifies temporal search with web-scale visual grounding. Our temporal search mechanism captures event-level continuity by aggregating similarity scores across sequential video segments, enabling coherent retrieval of multi-event queries. Complementarily, a Google Image Search-based fallback module expands query representations with external web imagery, effectively bridging gaps in pretrained visual embeddings and improving robustness against out-of-distribution (OOD) queries. Together, these components advance the temporal reasoning and generalization capabilities of modern video retrieval systems, paving the way for more semantically aware and adaptive retrieval across large-scale video corpora.