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Este artículo estudia la Recuperación de Momentos de Video (MR), que identifica momentos específicos en videos mediante consultas en lenguaje natural. Con el aumento de la recuperación de información en plataformas como YouTube, la demanda de tecnología MR también está en aumento. Si bien los modelos basados en DETR han mejorado recientemente su rendimiento, presentan dificultades para localizar con precisión momentos cortos. En este artículo, analizamos la falta de diversidad de características en momentos cortos y proponemos MomentMix, que utiliza dos estrategias de aumento de datos (ForegroundMix y BackgroundMix) para abordar este problema. Además, observamos que la precisión de la predicción de la ubicación central para momentos cortos es baja y proponemos un Decodificador con Capacidad de Longitud que considera la información de longitud mediante un novedoso proceso de coincidencia bipartita. Demostramos experimentalmente que el método propuesto supera a los métodos existentes basados en DETR en conjuntos de datos de referencia, lo que demuestra su eficacia en la localización de momentos cortos. El método propuesto alcanza un rendimiento de vanguardia tanto en R1 como en mAP en el conjunto de datos QVHighlights, y alcanza R1@0.7 en los conjuntos de datos TACoS y Charades-STA.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos una nueva técnica de aumento de datos (MomentMix) y un decodificador que tiene en cuenta la longitud que contribuyen a mejorar la precisión de la recuperación de momentos de vídeo cortos.
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Cómo lograr el rendimiento SOTA en los conjuntos de datos QVHighlights, TACoS y Charades-STA.
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Analizamos los problemas de deficiencia de diversidad de características a corto plazo y sesgo de predicción de ubicación central y proponemos soluciones.
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Garantizar la reproducibilidad y escalabilidad de la investigación mediante la divulgación de código fuente abierto.
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Limitations:
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La eficacia del método propuesto podría limitarse a un conjunto de datos de referencia específico. Se requieren experimentos adicionales con diversos conjuntos de datos.
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Posible aumento del coste computacional debido a la mayor complejidad del decodificador consciente de la longitud.
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Es necesario evaluar el rendimiento de generalización para datos de vídeo más diversos y complejos.
