論文の概要: Narrating the Video: Boosting Text-Video Retrieval via Comprehensive Utilization of Frame-Level Captions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05186v4
• Date: Wed, 26 Mar 2025 02:09:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:19.520518
• Title: Narrating the Video: Boosting Text-Video Retrieval via Comprehensive Utilization of Frame-Level Captions
• Title（参考訳）: 動画のナレーション:フレーム・レベル・キャプションの総合的活用によるテキスト・ビデオ検索の促進
• Authors: Chan Hur, Jeong-hun Hong, Dong-hun Lee, Dabin Kang, Semin Myeong, Sang-hyo Park, Hyeyoung Park,
• Abstract要約: 本稿では,フレームレベルの字幕から得られる包括的情報を戦略的に活用するナレーション・ザ・ビデオ(NarVid)を提案する。 提案したNarVidは,ナレーションを複数の方法で活用する。1)ナレーションとビデオ間の相互モーダルな相互作用による機能強化,2)無関係あるいは不正な情報を抑制するためのクエリ対応適応フィルタリング,3)クエリ-動画類似度とクエリ-ナレーション類似度を付加したデュアルモーダルマッチングスコア。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9633773442108873
• License:
• Abstract: In recent text-video retrieval, the use of additional captions from vision-language models has shown promising effects on the performance. However, existing models using additional captions often have struggled to capture the rich semantics, including temporal changes, inherent in the video. In addition, incorrect information caused by generative models can lead to inaccurate retrieval. To address these issues, we propose a new framework, Narrating the Video (NarVid), which strategically leverages the comprehensive information available from frame-level captions, the narration. The proposed NarVid exploits narration in multiple ways: 1) feature enhancement through cross-modal interactions between narration and video, 2) query-aware adaptive filtering to suppress irrelevant or incorrect information, 3) dual-modal matching score by adding query-video similarity and query-narration similarity, and 4) hard-negative loss to learn discriminative features from multiple perspectives using the two similarities from different views. Experimental results demonstrate that NarVid achieves state-of-the-art performance on various benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 最近のテキストビデオ検索では、視覚モデルから追加のキャプションを使用することで、パフォーマンスに有望な影響が示されている。 しかし、追加のキャプションを用いた既存のモデルは、ビデオに固有の時間的変化を含むリッチなセマンティクスを捉えるのに苦労することが多い。 さらに、生成モデルによって引き起こされる誤った情報が不正確な検索につながる可能性がある。 これらの課題に対処するために,フレームレベルの字幕から得られる包括的情報,ナレーションを戦略的に活用するNarrating the Video (NarVid) という新しいフレームワークを提案する。 提案されたNarVidは、複数の方法でナレーションを利用する。 1)ナレーションとビデオ間の相互モーダル相互作用による特徴強調 2)不適切な情報や誤情報を抑えるためのクエリ対応型適応フィルタリング 3) クェリビデオ類似度とクェリナレーション類似度を付加し, 二重モーダルマッチングスコアを付与する。 4)異なる視点から2つの類似点を用いて,複数の視点から識別的特徴を学習する難易度損失。 実験により、NarVidは様々なベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。

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