Video-ColBERT: Contextualized Late Interaction for Text-to-Video Retrieval

在这项工作中，我们解决了文本到视频检索（T2VR）的问题。受到晚期交互技术在文本-文档、文本-图像以及文本-视频检索中成功的启发，我们的方法——Video-ColBERT，引入了一种简单且高效的机制，用于评估查询与视频之间的细粒度相似性。Video-ColBERT 基于三个主要组件构建：细粒度的空间和时间逐标记交互、查询和视觉扩展，以及训练过程中的双sigmoid损失函数。我们发现，这种交互和训练范式能够生成强大且兼容的表示，用于编码视频内容。这些表示在常见的文本到视频检索基准测试中表现出优于其他双编码器方法的性能提升。

本文解决了文本到视频检索（T2VR）的问题，旨在通过查询文本高效、准确地检索相关的视频内容。这是一个在多模态信息检索领域中的重要问题，但相较于文本-图像检索，文本-视频检索由于时间维度的引入更具挑战性。

论文提出了一种名为Video-ColBERT的方法，其关键思路包括：1）细粒度的空间和时间标记交互，用于捕捉视频帧与文本之间的复杂关系；2）查询扩展和视觉扩展技术，以增强表示能力；3）使用双sigmoid损失函数进行训练，优化表示学习过程。相比传统的双编码器方法，Video-ColBERT通过细粒度的交互机制显著提升了检索性能。

论文设计了多种实验来验证模型的有效性，使用了多个常见的文本到视频检索基准数据集（如MSR-VTT、ActivityNet Captions等）。此外，作者还开源了代码和预训练模型，方便后续研究者复现结果。未来可以进一步探索更高效的交互机制以及更大规模的数据集上的表现。

近期的相关研究包括：1）CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training），提出了基于对比学习的文本-图像联合表示方法；2）MAGNET，专注于文本-视频检索中的多模态融合；3）VATEX，构建了一个大规模双语文本-视频对齐数据集，推动了跨语言文本-视频检索的研究。这些工作共同推动了多模态信息检索的发展。