ClipTBP: Clip-Pair based Temporal Boundary Prediction with Boundary-Aware Learning for Moment Retrieval

📄 arXiv: 2604.27591v1 📥 PDF

作者: Ji-Hyeon Kim, Ho-Joong Kim, Seong-Whan Lee

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-04-30

备注: 15 pages

💡 一句话要点

ClipTBP：基于Clip对和边界感知学习的时刻检索方法

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

关键词: 视频时刻检索 时间边界预测 多模态学习 clip对齐 边界感知学习

📋 核心要点

  1. 现有视频时刻检索模型忽略了答案片段间的关系，易受视觉相似片段干扰。
  2. ClipTBP通过clip对齐损失学习答案片段的语义关系，提升检索精度。
  3. ClipTBP结合主辅边界损失，实现了更精确的时间边界预测，性能更优。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于边界感知学习的clip对时间边界预测框架ClipTBP，用于视频时刻检索任务。现有模型在计算相似度时，忽略了与查询匹配的多个答案片段之间的关系，容易受到周围环境中视觉相似片段的影响。为了解决这个问题，ClipTBP引入了clip级别的对齐损失，显式地学习答案片段之间的语义关系。同时，通过应用主边界损失和辅助边界损失，ClipTBP能够预测更准确的时间边界。ClipTBP在应用于各种现有模型时，能够持续提高性能，并在模糊查询场景下表现出更鲁棒的边界预测性能。

🔬 方法详解

问题定义：视频时刻检索旨在根据给定的文本查询，检索视频中对应的特定片段。现有方法通常在片段级别计算视觉-语言相似度，并使用Transformer进行时间边界回归。然而，这些方法忽略了与查询相关的多个答案片段之间的关系，容易受到周围环境中视觉相似但不相关的片段的影响，导致检索精度下降。

核心思路：ClipTBP的核心思路是通过显式地学习答案片段之间的语义关系来解决上述问题。它将视频片段视为clip，并引入clip级别的对齐损失，鼓励模型学习哪些clip应该被视为相关的答案片段。此外，通过边界感知学习，模型能够更准确地预测时间边界。

技术框架：ClipTBP框架主要包含以下几个模块：1) 视频和文本特征提取模块：用于提取视频片段和文本查询的特征表示。2) Clip对齐模块：计算视频片段之间的相似度，并利用clip级别的对齐损失来学习答案片段之间的语义关系。3) 时间边界预测模块：基于学习到的视频片段表示，预测视频片段的起始和结束时间边界。该模块使用主边界损失和辅助边界损失来提高边界预测的准确性。

关键创新：ClipTBP的关键创新在于引入了clip对齐的概念，并设计了相应的clip级别对齐损失。这使得模型能够显式地学习答案片段之间的语义关系，从而更好地排除不相关的片段，提高检索精度。此外，辅助边界损失的引入进一步提升了边界预测的准确性。

关键设计：ClipTBP的关键设计包括：1) Clip对齐损失：用于学习答案片段之间的语义关系。具体来说，对于每个查询，模型会选择一些正样本clip对（即属于同一答案片段的clip对）和一些负样本clip对（即不属于同一答案片段的clip对），并使用对比学习损失来鼓励模型区分正负样本clip对。2) 主边界损失和辅助边界损失：主边界损失用于直接预测时间边界，而辅助边界损失则用于辅助主边界损失的学习，提高边界预测的准确性。具体实现细节（如损失函数的具体形式、网络结构等）未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文表明，ClipTBP能够持续提高现有模型的性能，并在模糊查询场景下表现出更鲁棒的边界预测性能。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了其在不同模型上的泛化能力和在复杂场景下的优势。

🎯 应用场景

ClipTBP技术可应用于视频内容理解、智能视频搜索、视频摘要生成等领域。通过更精确地定位视频中的关键时刻，可以提升用户在海量视频数据中查找所需信息的效率，并为视频内容分析和理解提供更准确的基础。

📄 摘要（原文）

Video moment retrieval is the task of retrieving specific segments of a video corresponding to a given text query. Recent studies have been conducted to improve multimodal alignment performance through visual-linguistic similarity learning at the snippet-level and transformer-based temporal boundary regression. However, existing models do not calculate similarity by considering the relationships between multiple answer segments that match the query. Therefore, existing models are easily influenced by visually similar segments in the surrounding context. Existing models calculate similarity at the snippet-level and ignore the relationships between multiple answer segments corresponding to a single query. Therefore, they struggle to exclude segments irrelevant to the query. To address this issues, we propose ClipTBP, a clip-pair temporal boundary prediction framework based on boundary-aware learning. ClipTBP introduces a clip-level alignment loss for explicitly learning the semantic relationship between answer segments. ClipTBP also predicts accurate temporal boundaries by applying both main boundary loss and auxiliary boundary loss. ClipTBP consistently improves performance when applied to various existing models and demonstrates more robust boundary prediction performance even in ambiguous query scenarios.