Unleash the Potential of CLIP for Video Highlight Detection

简介

多模态和大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了开放世界知识的利用方式，解锁了各种任务和应用的新潜力。其中，视频领域显著受益于它们的能力。在本文中，我们提出了Highlight-CLIP（HL-CLIP），这是一种利用多模态模型中预训练知识在视频高光检测任务中表现出色的方法。通过简单地微调多模态编码器，结合我们创新的显著性池化技术，我们在高光检测任务中取得了最先进的表现，据我们所知，这是QVHighlight基准测试中的最佳表现。
图表
解决问题

本文旨在通过利用多模态模型中预训练的知识，设计一种在视频亮点检测任务中表现出色的方法。
关键思路

本文提出了Highlight-CLIP（HL-CLIP）方法，通过微调多模态编码器并结合创新的显著性池化技术，实现了在QVHighlight Benchmark中亮点检测任务的最新成果。
其它亮点

本文的实验结果表明，HL-CLIP方法在视频亮点检测任务中表现出色，取得了最新的最优结果。此外，本文还使用了多个数据集进行实验，并提供了开源代码。
相关研究

近年来，在视频亮点检测领域，还有一些相关的研究，如《Video Highlight Detection via Supervised Learning and Sparse Coding》、《SoccerNet: A Scalable Dataset for Action Spotting in Soccer Videos》等。