时间句地接地（TSG）是视频理解的关键和基础。虽然现有方法训练具有大量数据的精心设计的深网络，但我们发现他们可以轻松忘记由于偏移数据分布而在训练阶段的很少出现的情况，这影响了模型概括并导致不希望的表现。为了解决这个问题，我们提出了一个内存增强的网络，称为内存引导的语义学习网络（MGSL-net），它学习并记住在TSG任务中的很少出现的内容。具体而言，MGSL-Net由三个主要部件组成：跨模型互动模块，存储器增强模块和异构注意力模块。我们首先将给定的视频查询对与跨模型图卷积网络对齐，然后利用内存模块在域特定的持久存储器中记录跨模板共享语义功能。在培训期间，内存插槽与常见和罕见的案例动态相关，减轻了遗忘问题。在测试中，可以通过检索存储的存储器来提高罕见的情况，从而产生更好的概括。最后，使用异构注意力模块在视频和查询域中集成增强的多模态特征。三个基准测试的实验结果表明了我们对效率和效率的方法的优势，这在整个数据集上显着提高了准确性，而且在罕见的情况下也是如此。
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时间句子接地（TSG）是多媒体信息检索中的一项重要但具有挑战性的任务。尽管以前的TSG方法已经达到了不错的性能，但它们倾向于捕获数据集中经常出现的视频问题对的选择偏差，而不是呈现强大的多模式推理能力，尤其是对于很少出现的对。在本文中，我们研究了上述选择偏见的问题，并因此提出了一个偏见-TSG（D-TSG）模型，以过滤和消除视觉和语言方式中的负偏见，以增强模型的概括能力。具体来说，我们建议从两个角度来减轻问题：1）特征蒸馏。我们构建了一个多模式的偏见分支，以首先捕获视觉和语言偏见，然后应用一个偏差识别模块以明确识别真正的负偏见并将其从良性多模式表示中删除。 2）对比样品产生。我们构建两种类型的负样本来强制执行模型，以准确学习对齐的多模式语义并做出完整的语义推理。我们将提出的模型应用于通常和很少出现的TSG案例，并通过在三个基准数据集（ActivityNet标题，Tacos和Charades-STA）上实现最先进的性能来证明其有效性。
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本文解决了自然语言视频本地化（NLVL）的问题。几乎所有现有的作品都遵循“仅一次外观”框架，该框架利用单个模型直接捕获视频疑问对之间的复杂跨和自模式关系并检索相关段。但是，我们认为这些方法忽略了理想本地化方法的两个必不可少的特征：1）帧差异：考虑正/负视频帧的不平衡，在本地化过程中突出显示正帧并削弱负面框架是有效的。 2）边界优先：为了预测确切的段边界，该模型应捕获连续帧之间更细粒度的差异，因为它们的变化通常是平滑的。为此，我们灵感来自于人类如何看待和定位一个细分市场，我们提出了一个两步的人类框架，称为掠夺 - 储存式融合（SLP）。 SLP由脱脂和排列（SL）模块和双向仔细（BP）模块组成。 SL模块首先是指查询语义，并在滤除无关的帧时从视频中选择最佳匹配的帧。然后，BP模块基于此框架构造了初始段，并通过探索其相邻帧来动态更新它，直到没有帧共享相同的活动语义为止。三个具有挑战性的基准测试的实验结果表明，我们的SLP优于最新方法，并将其定位更精确的段边界。
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本文解决了颞句的接地。以前的作品通常通过学习帧级视频功能来解决此任务并将其与文本信息对齐。这些作品的一个主要限制是，由于帧级特征提取，它们未能利用具有微妙的外观差异的模糊视频帧。最近，一些方法采用更快的R-CNN来提取每帧中的详细物体特征来区分细粒的外观相似性。然而，由于对象检测模型缺乏时间建模，因此通过更快的R-CNN提取的对象级别特征遭受缺失的运动分析。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的运动外观推理网络（MARN），其包括动作感知和外观感知对象特征，以更好的原因对象关系来建立连续帧之间的活动。具体而言，我们首先介绍两个单独的视频编码器以将视频嵌入到相应的主导和外观 - 方面对象表示中。然后，我们开发单独的运动和外观分支，以分别学习运动引导和外观引导的对象关系。最后，来自两个分支的运动和外观信息都与用于最终接地的更多代表性的特征相关联。对两个具有挑战性的数据集（Chardes-Sta和Tacos）的广泛实验表明，我们提出的马恩在以前的最先进的方法中大大优于大幅度。
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本文研究了时间句子接地的多媒体问题（TSG），该问题旨在根据给定的句子查询准确地确定未修剪视频中的特定视频段。传统的TSG方法主要遵循自上而下或自下而上的框架，不是端到端。他们严重依靠耗时的后处理来完善接地结果。最近，提出了一些基于变压器的方法来有效地对视频和查询之间的细粒语义对齐进行建模。尽管这些方法在一定程度上达到了显着的性能，但它们同样将视频的框架和查询的单词视为用于关联的变压器输入，未能捕获其不同水平的粒度与独特的语义。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新型的等级局部 - 全球变压器（HLGT）来利用这种层次结构信息，并模拟不同粒度的不同级别的相互作用和不同的模态之间的相互作用，以学习更多细粒度的多模式表示。具体而言，我们首先将视频和查询分为单个剪辑和短语，以通过时间变压器学习其本地上下文（相邻依赖关系）和全局相关性（远程依赖）。然后，引入了全球本地变压器，以了解本地级别和全球级别语义之间的相互作用，以提供更好的多模式推理。此外，我们开发了一种新的跨模式周期一致性损失，以在两种模式之间实施相互作用，并鼓励它们之间的语义一致性。最后，我们设计了一个全新的跨模式平行变压器解码器，以集成编码的视觉和文本特征，以进行最终接地。在三个具有挑战性的数据集上进行了广泛的实验表明，我们提出的HLGT实现了新的最新性能。
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作为多媒体信息检索中越来越流行的任务，视频瞬间检索（VMR）旨在根据给定的语言查询从未修剪视频中定位目标时刻。以前的大多数方法都在很大程度上取决于众多手动注释（即瞬间边界），在实践中获取非常昂贵。此外，由于不同数据集之间的域间隙，直接将这些预训练的模型应用于看不见的域，这会导致显着的性能下降。在本文中，我们专注于一项新任务：跨域VMR，其中一个域中完全注重数据集（````源域'''），但是感兴趣的域（``目标域''）仅包含未通知的数据集。据我们所知，我们介绍了有关跨域VMR的第一项研究。为了解决这一新任务，我们提出了一个新型的多模式跨域比对（MMCDA）网络，以将注释知识从源域转移到目标域。但是，由于源和目标域之间的域差异以及视频和查询之间的语义差距，直接将经过训练的模型应用于目标域通常会导致性能下降。为了解决这个问题，我们开发了三个新型模块：（i）域对齐模块旨在使每种模式的不同域之间的特征分布对齐； （ii）跨模式对齐模块旨在将视频和查询特征映射到关节嵌入空间中，并将目标域不同模态之间的特征分布对齐； （iii）特定的比对模块试图获得特定帧与给定查询之间的细粒度相似性以进行最佳定位。通过共同训练这三个模块，我们的MMCDA可以学习域不变和语义一致的跨模式表示。
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时间接地旨在本地化与给定的自然语言查询语义对齐的视频片刻。现有方法通常在融合表示上应用检测或回归管道，研究重点是设计复杂的预测头或融合策略。相反，从时间接地作为度量学习问题的角度来看，我们呈现了一个相互匹配的网络（MMN），以直接模拟联合嵌入空间中的语言查询和视频矩之间的相似性。这种新的公制学习框架可以完全利用两个新方面的负面样本：在相互匹配方案中构建负跨模型对和跨不同视频的挖掘负对。这些新的阴性样本可以通过跨模态相互匹配来增强两个模式的联合表示学习，以最大化其互信。实验表明，与四个视频接地基准测试的最先进的方法相比，我们的MMN实现了竞争力的表现。基于MMN，我们为第三张图片车间的HC-STVG挑战提供了一个胜利者解决方案。这表明度量学习仍然是通过捕获关节嵌入空间中的基本跨模式相关性的时间接地的有希望的方法。代码可在https://github.com/mcg-nju/mmn获得。
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视频中的时间语言接地旨在本地化与给定查询句子相关的时间范围。以前的方法将其视为边界回归任务或跨度提取任务。本文将向视频阅读理解的临时语言配制，并提出了一个关系感知网络（RANET）来解决它。该框架旨在借助于粗细选择查询交互和选择选择关系构建，从预定义答案中选择视频时刻选择。建议选择查询互操作器以在句时刻和令牌时刻同时匹配视觉和文本信息，导致粗略和细微的跨模型交互。此外，通过利用图形卷积来引入新的多项选择关系构造函数，以捕获视频时刻选择的依赖性，以获得最佳选择选择。关于活动网络标题，炸玉米饼和Charades-sta的广泛实验证明了我们解决方案的有效性。代码已提供。
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视频时间基础（VTG）的目标是根据自然语言（NL）描述在未修剪视频中定位时间矩。由于现实世界的应用程序提供了永无止境的视频流，因此它提出了对长形视频的时间基础的需求，这导致了两个主要挑战：（1）长视频长度使得很难处理整个视频而不减少样本速率并导致高计算负担； （2）随着候选时间的增加数量，准确的多模式对准更具挑战性。为了应对这些挑战，我们提出了一个有效的以窗户为中心的粗略对齐框架，它可以灵活地处理具有较高推理速度的长格式视频输入，并通过我们的新颖的Choce-Fine Muly-Fine增强了时间基础模态对齐框架。具体来说，我们通过滑动窗口方法将长视频将长视频切成候选窗口。 Cone（1）以窗户为中心，通过对比度学习和通过对NL查询相关的候选窗口进行过滤来学习窗口间的（粗粒）语义差异，并且（2）执行内部（罚款） - 使用强大的对比视力文本预训练模型的强大多模式对齐能力对候选力矩进行排名。长期视频的两个大规模VTG基准测试的广泛实验始终显示出可观的性能增长（MAD的3.13％至6.87％，从10.46％到EGO4D-NLQ上的10.46％至13.46％），并且Cone在两个数据集上都可以达到SOTA结果。分析揭示了组件的有效性和长期视频接地的效率较高，因为我们的系统在EGO4D-NLQ上提高了2倍的推理速度，而在MAD上提高了15倍的速度，同时保持了锥体的SOTA性能。
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时间接地的任务旨在在未经监控的视频中定位视频时刻，具有给定的句子查询。本文首次调查了某些特定于时间接地任务的肤浅偏差，并提出了一种新型靶向解决方案。最令人惊讶的是，我们观察到现有的时间地面模型在视觉模态中严重依赖于某些偏差（例如，高偏好或频繁概念或某些时间间隔的高偏好）。当在跨场景测试设置中概括模型时，这导致较差的性能。为此，我们提出了一种新颖的方法，称为Debiaded Temporal语言定位器（DebiaStll），以防止模型天鹅绒记忆偏差并强制基于真正的模态关系将查询句子接地。 Debias-TLL同时列举两种型号。通过我们的设计，当判断样品时，这两个模型的预测的大大差异显示出更高的偏置样品的概率。利用信息性差异，我们设计了一种用于缓解数据偏差的数据重称之度方案。我们评估跨场景时间接地中提出的模型，其中火车/测试数据是异构的。实验表明，与最先进的竞争对手相比，所提出的方法的大幅度优势。
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在本文中，我们介绍了一项新任务，口语视频接地（SVG），旨在将口语描述中所需的视频片段定位。与使用文本相比，使用音频需要模型直接利用与原始语音视频相关的有用音素和音节。此外，我们在语音音频中随机添加环境声音，进一步增加了此任务的困难并更好地模拟真实应用程序。为了纠正歧视性音素并从嘈杂的音频中提取与视频相关的信息，我们在音频预训练过程中开发了一种新颖的视频指导课程学习（VGCL），可以利用重要的视觉感知来帮助理解口语语言并抑制外部噪音。考虑到推理期间，模型无法获得地面真实视频片段，我们设计了一种课程策略，该策略将输入视频从地面真相转移到预训练期间的整个视频内容。最后，该模型可以学习如何从整个视频剪辑中提取关键的视觉信息，以帮助了解口语。此外，我们基于ActivityNet收集了第一个大规模口语视频接地数据集，该数据集称为ActivityNet语音数据集。广泛的实验表明，我们提出的视频指导课程学习可以促进预训练过程以获得相互的音频编码器，从而大大促进了口头视频接地任务的性能。此外，我们证明，在嘈杂的声音的情况下，我们的模型优于将视频与ASR转录本扎根的方法，进一步证明了我们课程策略的有效性。
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时间基础旨在找到目标视频时刻，该目标瞬间与未修剪视频中给定的句子查询相对应。但是，最近的作品发现现有方法遇到了严重的时间偏见问题。这些方法并不是根据训练集中查询的时间偏见过度依赖基于视觉文本语义对齐的目标矩位置。为此，本文提出了一个新颖的培训框架，用于接地模型，以使用洗牌视频解决时间偏见问题而不会失去接地精度。我们的框架介绍了两个辅助任务，即跨模式匹配和时间订单歧视，以促进接地模型训练。跨模式匹配任务利用了洗牌和原始视频之间的内容一致性迫使接地模型以挖掘视觉内容以匹配语义的查询。时间秩序歧视任务利用时间顺序的差异来加强对长期时间环境的理解。关于Charades-STA和活动网字幕的广泛实验证明了我们方法可以减轻对时间偏差的依赖并增强模型对不同时间分布的概括能力的有效性。代码可从https://github.com/haojc/shufflingvideosfortsg获得。
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文本和视频之间交叉模态检索的任务旨在了解视觉和语言之间的对应关系。现有研究遵循基于文本和视频嵌入的测量文本视频相似度的趋势。在常见的做法中，通过将视频帧馈送到用于全球视觉特征提取的视频帧或仅通过使用图形卷积网络使用本地细粒度的框架区域来实现简单的语义关系来构造视频表示。然而，这些视频表示在学习视频表示中的视觉组件之间没有充分利用时空关系，从而无法区分具有相同视觉组件但具有不同关系的视频。为了解决这个问题，我们提出了一种视觉时空关系增强的网络（VSR-Net），这是一种新的跨模型检索框架，其考虑组件之间的空间视觉关系，以增强桥接文本 - 视频模型中的全局视频表示。具体地，使用多层时空变压器来编码视觉时空关系，以学习视觉关系特征。我们将全局视觉和细粒度的关系功能与两个嵌入空格上的文本功能对齐，用于交叉模态文本 - 视频检索。在MSR-VTT和MSVD数据集中进行了广泛的实验。结果表明了我们提出的模型的有效性。我们将发布促进未来研究的代码。
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视频接地旨在通过给定语言查询，本地化未经监控的视频中的相应视频时刻。现有方法通常以间接方式解决此任务，通过将其作为提案和匹配或融合和检测问题。解决这些替代问题通常需要在培训和手工制作的近重复结果中进行复杂的标签分配。同时，现有的作品通常专注于具有单句的稀疏视频接地，作为输入可能导致由于其不清晰的描述而产生模糊的本地化。在本文中，我们通过将段落作为输入同时定位多个时刻来解决密集视频接地的新问题。从视频接地的视角是语言条件回归，我们通过重新拟合变压器 - 相似的架构（PRVG）来提出端到端的并行解码范式。我们的PRVG中的关键设计是使用语言作为查询，并基于语言调制的可视表示直接回归矩界限。由于其简单设计，我们的PRVG框架可以应用于不同的测试方案（稀疏或密集的接地），并允许无需任何后处理技术的有效推理。此外，我们设计了强大的提案级注意力损失，以指导PRVG的培训，这不变于时刻持续时间，并有助于模型收敛。我们对ActivityNet标题和炸玉米饼的两个视频接地基准进行实验，展示了我们的PRVG可以显着优于以前的方法。我们还进行深入的研究，以研究并行回归范例对视频接地的有效性。
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时空视频接地（STVG）的重点是检索由自由形式的文本表达式描绘的特定物体的时空管。现有方法主要将这一复杂的任务视为平行框架的问题，因此遭受了两种类型的不一致缺点：特征对齐不一致和预测不一致。在本文中，我们提出了一个端到端的一阶段框架，称为时空的一致性变压器（STCAT），以减轻这些问题。特别是，我们引入了一个新颖的多模式模板，作为解决此任务的全球目标，该目标明确限制了接地区域并将所有视频框架之间的预测联系起来。此外，为了在足够的视频文本感知下生成上述模板，提出了一个编码器架构来进行有效的全局上下文建模。由于这些关键设计，STCAT享有更一致的跨模式特征对齐和管预测，而无需依赖任何预训练的对象探测器。广泛的实验表明，我们的方法在两个具有挑战性的视频基准（VIDSTG和HC-STVG）上胜过先前的最先进的，这说明了拟议框架的优越性，以更好地理解视觉与自然语言之间的关联。代码可在\ url {https://github.com/jy0205/stcat}上公开获得。
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时空视频接地（STVG）是一项具有挑战性的任务，旨在根据自然语言查询在语义上在语义上定位感兴趣的对象的时空管。大多数以前的作品不仅严重依赖于更快的R-CNN提取的锚盒，而且还简单地将视频视为一系列单独的帧，因此缺乏其时间建模。取而代之的是，在本文中，我们是第一个为STVG提出的无锚框架的人，称为Gaussian基于高斯内核的交叉模态网络（GKCMN）。具体而言，我们利用每个视频框架的基于高斯内核的热图来定位与查询相关的对象。混合的串行和并行连接网络进一步开发，以利用框架之间的空间和时间关系以更好地接地。VIDSTG数据集的实验结果证明了我们提出的GKCMN的有效性。
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视频瞬间检索旨在找到给定自然语言查询描述的片刻的开始和结束时间戳（视频的一部分）。全面监督的方法需要完整的时间边界注释才能获得有希望的结果，这是昂贵的，因为注释者需要关注整个时刻。弱监督的方法仅依赖于配对的视频和查询，但性能相对较差。在本文中，我们仔细研究了注释过程，并提出了一种称为“ Glance注释”的新范式。该范式需要一个只有一个随机框架的时间戳，我们将其称为“目光”，在完全监督的对应物的时间边界内。我们认为这是有益的，因为与弱监督相比，添加了琐碎的成本，还提供了更大的潜力。在一眼注释设置下，我们提出了一种基于对比度学习的一眼注释（VIGA），称为视频力矩检索的方法。 Viga将输入视频切成片段，并在剪辑和查询之间形成对比，其中一眼指导的高斯分布重量被分配给所有夹子。我们的广泛实验表明，VIGA通过很大的边距较小的弱监督方法获得了更好的结果，甚至可以在某些情况下与完全监督的方法相媲美。
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基于文本的视频细分旨在通过用文本查询指定演员及其表演动作来细分视频序列中的演员。由于\ emph {emph {语义不对称}的问题，以前的方法无法根据演员及其动作以细粒度的方式将视频内容与文本查询对齐。 \ emph {语义不对称}意味着在多模式融合过程中包含不同量的语义信息。为了减轻这个问题，我们提出了一个新颖的演员和动作模块化网络，该网络将演员及其动作分别定位在两个单独的模块中。具体来说，我们首先从视频和文本查询中学习与参与者相关的内容，然后以对称方式匹配它们以定位目标管。目标管包含所需的参与者和动作，然后将其送入完全卷积的网络，以预测演员的分割掩模。我们的方法还建立了对象的关联，使其与所提出的时间建议聚合机制交叉多个框架。这使我们的方法能够有效地细分视频并保持预测的时间一致性。整个模型允许联合学习参与者的匹配和细分，并在A2D句子和J-HMDB句子数据集上实现单帧细分和完整视频细分的最新性能。
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视频时刻检索旨在搜索与给定语言查询最相关的那一刻。然而，该社区中的大多数现有方法通常需要季节边界注释，这昂贵且耗时地标记。因此，最近仅通过使用粗略视频级标签来提出弱监督的方法。尽管有效，但这些方法通常是独立处理候选人的候选人，同时忽略了不同时间尺度中候选者之间的自然时间依赖性的关键问题。要应对这个问题，我们提出了一种多尺度的2D表示学习方法，用于弱监督视频时刻检索。具体地，我们首先构造每个时间刻度的二维图以捕获候选者之间的时间依赖性。该地图中的两个维度表示这些候选人的开始和结束时间点。然后，我们使用学习卷积神经网络从每个刻度变化的地图中选择Top-K候选。通过新设计的时刻评估模块，我们获得所选候选人的对齐分数。最后，标题和语言查询之间的相似性被用作进一步培训候选者选择器的监督。两个基准数据集Charades-STA和ActivityNet标题的实验表明，我们的方法能够实现最先进的结果。
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视频字幕定位目标将复杂的视觉内容解释为文本说明，这要求模型充分了解包括对象及其交互的视频场景。流行的方法采用现成的对象检测网络来提供对象建议，并使用注意机制来建模对象之间的关系。他们通常会错过一些预验证模型的不确定语义概念，并且无法识别对象之间的确切谓词关系。在本文中，我们研究了为给定视频生成文本描述的开放研究任务，并提出了带有元概念的跨模式图（CMG）。具体而言，为了涵盖视频字幕中有用的语义概念，我们弱地学习了文本描述的相应视觉区域，其中相关的视觉区域和文本单词被命名为跨模式元概念。我们通过学习的跨模式元概念动态地构建元概念图。我们还构建了整体视频级别和本地框架级视频图，并具有预测的谓词，以建模视频序列结构。我们通过广泛的实验来验证我们提出的技术的功效，并在两个公共数据集上实现最新结果。
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