孿生匹配網(wǎng)絡(luò)賦能：弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索的創(chuàng)新探索一、引言1.1研究背景與意義隨著多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，視頻數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，如何從海量的視頻資源中快速、準(zhǔn)確地檢索到用戶需要的信息，成為了亟待解決的問題?？缒B(tài)視頻片段檢索旨在實(shí)現(xiàn)文本與視頻之間的語義關(guān)聯(lián)，允許用戶通過文本描述查找與之對(duì)應(yīng)的視頻片段，或者根據(jù)視頻內(nèi)容檢索相關(guān)的文本信息。這種技術(shù)打破了傳統(tǒng)單一模態(tài)檢索的局限，為用戶提供了更加便捷、高效的信息獲取方式，在安防、多媒體信息管理、智能教育、視頻內(nèi)容推薦等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用價(jià)值。在安防領(lǐng)域，監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)量龐大，傳統(tǒng)的基于時(shí)間、事件等簡(jiǎn)單檢索方式效率低下。弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索技術(shù)的應(yīng)用，使安防人員能夠通過輸入自然語言描述，如“在某時(shí)間段內(nèi)，身穿紅色上衣的人員在某區(qū)域的活動(dòng)情況”，快速定位到相關(guān)的視頻片段，極大地提高了監(jiān)控視頻的分析效率，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅，保障公共安全。海康威視推出的文搜存儲(chǔ)系列產(chǎn)品，利用多模態(tài)大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)自然語言與視頻圖像的跨模態(tài)信息檢索，讓用戶輸入一句話或關(guān)鍵詞就能秒級(jí)精準(zhǔn)檢索目標(biāo)圖像，突破傳統(tǒng)檢索局限，提升安防錄像回溯效率，充分體現(xiàn)了該技術(shù)在安防領(lǐng)域的重要性和實(shí)用性。多媒體信息管理方面，面對(duì)海量的視頻、音頻、圖像和文本等多媒體數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)檢索可以幫助用戶更快速地定位到所需內(nèi)容。例如，在視頻網(wǎng)站中，用戶可以通過輸入文本關(guān)鍵詞檢索到與之相關(guān)的視頻片段，提高視頻資源的利用率和管理效率。在影視制作公司，通過跨模態(tài)檢索技術(shù)，能夠依據(jù)劇本內(nèi)容快速定位到相關(guān)的視頻素材，節(jié)省制作時(shí)間和成本。然而，跨模態(tài)視頻片段檢索面臨著諸多挑戰(zhàn)。其中，模態(tài)之間的異構(gòu)性是一個(gè)關(guān)鍵問題，文本和視頻具有不同的表示形式和語義結(jié)構(gòu)，如何將它們映射到統(tǒng)一的語義空間進(jìn)行有效匹配是研究的難點(diǎn)。同時(shí)，獲取大規(guī)模、高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)往往需要耗費(fèi)大量的人力、物力和時(shí)間，這限制了有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用。弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法僅利用視頻-文本對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練，無需精確的時(shí)間標(biāo)注，降低了數(shù)據(jù)標(biāo)注成本，為解決數(shù)據(jù)標(biāo)注難題提供了新的思路。孿生匹配網(wǎng)絡(luò)作為一種有效的模型架構(gòu)，在圖像匹配、目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域取得了顯著成果。它通過構(gòu)建兩個(gè)結(jié)構(gòu)相同的子網(wǎng)絡(luò)，對(duì)輸入的樣本進(jìn)行特征提取和相似度計(jì)算，能夠很好地捕捉樣本之間的相似性和差異性。將孿生匹配網(wǎng)絡(luò)引入弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索中，有望提升檢索效果。其可以通過對(duì)比學(xué)習(xí)的方式，在弱監(jiān)督條件下學(xué)習(xí)文本和視頻之間的語義匹配關(guān)系，減少對(duì)精確標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，提高模型的泛化能力和檢索準(zhǔn)確性。通過孿生匹配網(wǎng)絡(luò)，能夠挖掘不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而在海量的視頻數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)地找到與文本描述相匹配的視頻片段，為弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索提供了新的解決方案和技術(shù)途徑。1.2研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在提出一種基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索方法，以解決跨模態(tài)視頻片段檢索中模態(tài)異構(gòu)和數(shù)據(jù)標(biāo)注困難的問題，提高檢索的準(zhǔn)確性和效率。具體研究?jī)?nèi)容如下：構(gòu)建基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索模型：設(shè)計(jì)孿生匹配網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包含文本特征提取子網(wǎng)絡(luò)和視頻特征提取子網(wǎng)絡(luò)，二者結(jié)構(gòu)相同，參數(shù)共享。文本特征提取子網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入文本進(jìn)行編碼，將文本轉(zhuǎn)化為向量表示，視頻特征提取子網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻進(jìn)行處理，提取視頻的關(guān)鍵幀特征，并將其融合為視頻的特征向量。在訓(xùn)練過程中，利用對(duì)比學(xué)習(xí)策略，通過最小化正樣本對(duì)（相關(guān)的文本-視頻對(duì)）的距離，最大化負(fù)樣本對(duì)（不相關(guān)的文本-視頻對(duì)）的距離，使模型學(xué)習(xí)到文本和視頻之間的語義匹配關(guān)系，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的信息對(duì)齊。研究弱監(jiān)督學(xué)習(xí)策略在跨模態(tài)視頻片段檢索中的應(yīng)用：利用視頻-文本對(duì)作為弱監(jiān)督信息，探索如何在僅有視頻與文本對(duì)應(yīng)關(guān)系，而無精確時(shí)間標(biāo)注的情況下，讓模型有效學(xué)習(xí)。采用排序損失函數(shù)，對(duì)候選視頻片段與文本的匹配程度進(jìn)行排序，使得與文本描述更相關(guān)的視頻片段獲得更高的得分，從而引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確的語義匹配關(guān)系。同時(shí)，結(jié)合對(duì)比學(xué)習(xí)損失，進(jìn)一步增強(qiáng)模型對(duì)正樣本和負(fù)樣本的區(qū)分能力，提高模型在弱監(jiān)督條件下的學(xué)習(xí)效果。設(shè)計(jì)有效的特征提取與融合方法：針對(duì)文本和視頻的不同特點(diǎn)，研究合適的特征提取方法。對(duì)于文本，使用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，如BERT，提取文本的語義特征，充分利用語言模型在大規(guī)模語料上學(xué)習(xí)到的語言知識(shí)。對(duì)于視頻，采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法提取視覺特征，如使用I3D網(wǎng)絡(luò)提取視頻的時(shí)空特征，捕捉視頻中的動(dòng)作、場(chǎng)景等信息。并設(shè)計(jì)有效的特征融合策略，將文本特征和視頻特征進(jìn)行融合，以更好地表示跨模態(tài)信息。例如，采用拼接、加權(quán)求和等方式進(jìn)行特征融合，或者使用注意力機(jī)制，動(dòng)態(tài)地分配文本和視頻特征的權(quán)重，突出關(guān)鍵信息。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析：收集和整理跨模態(tài)視頻片段檢索的數(shù)據(jù)集，如ActivityNetCaptions、Charades-STA等公開數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注整理等。使用構(gòu)建的模型在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，設(shè)置不同的實(shí)驗(yàn)對(duì)比組，對(duì)比不同方法的檢索性能，如準(zhǔn)確率、召回率、平均精度均值（mAP）等指標(biāo)。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析模型的性能優(yōu)勢(shì)和不足之處，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，進(jìn)一步提升基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索方法的性能。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)為實(shí)現(xiàn)基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索方法的研究目標(biāo)，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法，從理論分析、模型構(gòu)建到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，逐步深入探索。文獻(xiàn)研究法是本研究的重要基礎(chǔ)。通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，包括期刊論文、會(huì)議論文、學(xué)位論文等，全面了解跨模態(tài)視頻片段檢索以及孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。深入分析現(xiàn)有方法在解決模態(tài)異構(gòu)和數(shù)據(jù)標(biāo)注問題時(shí)所采用的技術(shù)手段、面臨的挑戰(zhàn)以及取得的成果。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前跨模態(tài)檢索領(lǐng)域?qū)τ谀B(tài)間的語義對(duì)齊仍存在不足，傳統(tǒng)的特征提取和匹配方法難以有效處理復(fù)雜的語義關(guān)系，而孿生匹配網(wǎng)絡(luò)在其他領(lǐng)域的應(yīng)用中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的相似性學(xué)習(xí)能力，但在跨模態(tài)視頻檢索中的應(yīng)用還處于探索階段。對(duì)這些研究成果的梳理和總結(jié)，為本研究提供了理論支持和技術(shù)參考，明確了研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向。在模型構(gòu)建方面，本研究將深入設(shè)計(jì)基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的跨模態(tài)視頻片段檢索模型。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)，精心構(gòu)建文本特征提取子網(wǎng)絡(luò)和視頻特征提取子網(wǎng)絡(luò)。在文本特征提取子網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合自然語言處理領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，如Transformer架構(gòu)及其變體，充分挖掘文本中的語義信息，將文本轉(zhuǎn)化為具有豐富語義表示的向量。在視頻特征提取子網(wǎng)絡(luò)中，綜合運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等技術(shù)，提取視頻的時(shí)空特征。針對(duì)視頻中的動(dòng)態(tài)信息和場(chǎng)景變化，利用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D-CNN）來捕捉視頻的時(shí)空維度信息，同時(shí)結(jié)合RNN對(duì)視頻的時(shí)間序列信息進(jìn)行建模，從而全面、準(zhǔn)確地提取視頻的特征。通過共享參數(shù)的方式，使兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上保持一致，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本和視頻的同步處理和特征學(xué)習(xí)，有效降低模型的復(fù)雜度，提高訓(xùn)練效率。在模型訓(xùn)練過程中，采用對(duì)比學(xué)習(xí)和弱監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合的策略。對(duì)比學(xué)習(xí)通過最大化正樣本對(duì)之間的相似度，最小化負(fù)樣本對(duì)之間的相似度，使模型能夠?qū)W習(xí)到文本和視頻之間的語義匹配關(guān)系。在弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方面，利用視頻-文本對(duì)作為監(jiān)督信息，設(shè)計(jì)合適的損失函數(shù)，引導(dǎo)模型在缺乏精確時(shí)間標(biāo)注的情況下學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確的語義對(duì)應(yīng)關(guān)系。通過優(yōu)化損失函數(shù)，調(diào)整模型的參數(shù)，使模型能夠在弱監(jiān)督條件下準(zhǔn)確地對(duì)視頻片段和文本進(jìn)行匹配。例如，采用排序損失函數(shù)，對(duì)候選視頻片段與文本的匹配程度進(jìn)行排序，使模型能夠區(qū)分出與文本描述更相關(guān)的視頻片段，從而提高檢索的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)分析是驗(yàn)證研究成果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。收集和整理跨模態(tài)視頻片段檢索的數(shù)據(jù)集，如ActivityNetCaptions、Charades-STA等公開數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)注整理等預(yù)處理工作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。使用構(gòu)建的模型在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，設(shè)置不同的實(shí)驗(yàn)對(duì)比組，對(duì)比不同方法的檢索性能。采用準(zhǔn)確率、召回率、平均精度均值（mAP）等指標(biāo)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，通過對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的深入分析，全面了解模型的性能表現(xiàn)，包括模型的準(zhǔn)確性、召回率、泛化能力等。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)模型在處理復(fù)雜語義關(guān)系和大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)存在的問題，進(jìn)而對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，不斷提升模型的性能。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：在模型結(jié)構(gòu)上，對(duì)孿生匹配網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行創(chuàng)新改進(jìn)，通過精心設(shè)計(jì)文本和視頻特征提取子網(wǎng)絡(luò)，使其能夠更好地適應(yīng)跨模態(tài)視頻片段檢索任務(wù)。針對(duì)文本和視頻的不同特點(diǎn)，采用針對(duì)性的特征提取方法和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，充分挖掘兩種模態(tài)數(shù)據(jù)的語義信息，提高特征表示的準(zhǔn)確性和有效性。在損失函數(shù)設(shè)計(jì)方面，提出新的損失函數(shù)，結(jié)合對(duì)比學(xué)習(xí)損失和排序損失等，有效利用弱監(jiān)督信息，使模型在僅有視頻-文本對(duì)的情況下，能夠更準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到文本和視頻之間的語義匹配關(guān)系，提高模型在弱監(jiān)督條件下的學(xué)習(xí)效果和檢索性能。此外，本研究還創(chuàng)新地將多種先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行有機(jī)融合，如在文本特征提取中運(yùn)用Transformer架構(gòu)，在視頻特征提取中結(jié)合3D-CNN和RNN，以及在模型訓(xùn)練中采用對(duì)比學(xué)習(xí)和弱監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合的策略，形成了一套完整、高效的基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索方法，為該領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方法。二、理論基礎(chǔ)與研究現(xiàn)狀2.1孿生匹配網(wǎng)絡(luò)概述2.1.1孿生網(wǎng)絡(luò)原理與結(jié)構(gòu)孿生網(wǎng)絡(luò)（SiameseNetworks）最初由Bromley等人于1993年提出，旨在解決簽名驗(yàn)證問題，其核心原理是通過構(gòu)建兩個(gè)結(jié)構(gòu)相同且參數(shù)共享的子網(wǎng)絡(luò)，對(duì)輸入的樣本對(duì)進(jìn)行特征提取，并通過計(jì)算特征向量之間的相似度來判斷樣本對(duì)的相似性或相關(guān)性。這種結(jié)構(gòu)能夠有效捕捉樣本對(duì)之間的關(guān)系，在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。從結(jié)構(gòu)上看，孿生網(wǎng)絡(luò)主要包含兩個(gè)相同的子網(wǎng)絡(luò)，以及用于計(jì)算相似度的度量層。以圖像匹配任務(wù)為例，輸入的兩張圖像分別進(jìn)入兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)。子網(wǎng)絡(luò)通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，因?yàn)镃NN在圖像特征提取方面具有強(qiáng)大的能力，能夠有效地提取圖像的局部特征和全局特征。如在人臉識(shí)別中，使用VGG16作為子網(wǎng)絡(luò)，VGG16通過多個(gè)卷積層和池化層的組合，逐步提取圖像中人臉的輪廓、五官等關(guān)鍵特征，將圖像轉(zhuǎn)化為高維的特征向量。這兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)共享參數(shù)，意味著它們具有相同的權(quán)重和偏置，這樣的設(shè)計(jì)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量，提高訓(xùn)練效率，同時(shí)保證對(duì)不同輸入的特征提取具有一致性。度量層則負(fù)責(zé)計(jì)算兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)輸出的特征向量之間的相似度。常用的相似度度量方法包括歐氏距離、余弦相似度等。歐氏距離通過計(jì)算兩個(gè)向量在空間中的直線距離來衡量相似度，距離越小，相似度越高；余弦相似度則通過計(jì)算兩個(gè)向量夾角的余弦值來度量相似度，余弦值越接近1，相似度越高。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)具體任務(wù)的需求選擇合適的相似度度量方法。在圖像檢索任務(wù)中，使用余弦相似度可以更好地衡量圖像特征之間的相似程度，因?yàn)樗P(guān)注特征向量的方向一致性，而不是絕對(duì)大小，能夠有效避免因圖像亮度、對(duì)比度等因素導(dǎo)致的特征差異對(duì)相似度計(jì)算的影響。通過度量層計(jì)算得到的相似度，可以作為判斷輸入樣本對(duì)是否相似的依據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)圖像匹配、目標(biāo)識(shí)別等任務(wù)。2.1.2匹配網(wǎng)絡(luò)的工作機(jī)制匹配網(wǎng)絡(luò)（MatchingNetworks）是一種專門設(shè)計(jì)用于少樣本學(xué)習(xí)的元學(xué)習(xí)方法，其工作機(jī)制基于注意力機(jī)制，旨在通過將新樣本與支持集中的樣本進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)對(duì)新樣本的快速分類。匹配網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)靈感來源于人類在學(xué)習(xí)新知識(shí)時(shí)，常常通過與已有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比和匹配，從而快速理解和掌握新事物。在匹配網(wǎng)絡(luò)中，支持集是一組已經(jīng)標(biāo)記好的樣本，這些樣本包含了不同類別的數(shù)據(jù)，是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和判斷的基礎(chǔ)。目標(biāo)樣本則是需要被分類的新樣本。當(dāng)輸入目標(biāo)樣本時(shí)，首先使用一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通常是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN）對(duì)支持集和目標(biāo)樣本進(jìn)行特征提取，將樣本轉(zhuǎn)化為特征向量，以便后續(xù)進(jìn)行相似度計(jì)算。以手寫數(shù)字識(shí)別任務(wù)為例，使用LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)包含數(shù)字0-9的支持集圖像和待分類的目標(biāo)樣本圖像進(jìn)行特征提取，LeNet-5通過卷積層、池化層和全連接層的操作，提取出圖像中數(shù)字的筆畫、結(jié)構(gòu)等特征，將圖像轉(zhuǎn)化為固定維度的特征向量。接著，計(jì)算目標(biāo)樣本的特征向量與支持集中每個(gè)樣本的特征向量之間的相似度。匹配網(wǎng)絡(luò)使用注意力機(jī)制來計(jì)算這些相似度，并基于相似度為支持集中的每個(gè)樣本分配一個(gè)權(quán)重。注意力機(jī)制的核心思想是，根據(jù)目標(biāo)樣本與支持集樣本之間的相似程度，動(dòng)態(tài)地調(diào)整對(duì)不同支持集樣本的關(guān)注程度。相似度越高的樣本，分配的權(quán)重越大，表示網(wǎng)絡(luò)對(duì)該樣本的關(guān)注度越高；相似度越低的樣本，權(quán)重越小。在計(jì)算相似度時(shí)，可以使用點(diǎn)積、余弦相似度等方法。在文本分類任務(wù)中，使用點(diǎn)積計(jì)算目標(biāo)文本與支持集中文本的相似度，然后通過softmax函數(shù)將相似度轉(zhuǎn)化為權(quán)重，使得與目標(biāo)文本相似度高的支持集文本獲得更高的權(quán)重。最后，根據(jù)加權(quán)后的支持集標(biāo)簽來預(yù)測(cè)目標(biāo)樣本的類別。將支持集中每個(gè)樣本的標(biāo)簽乘以其對(duì)應(yīng)的權(quán)重，然后對(duì)所有加權(quán)后的標(biāo)簽進(jìn)行求和或平均，得到目標(biāo)樣本的預(yù)測(cè)類別。在圖像分類任務(wù)中，假設(shè)支持集中有三個(gè)類別A、B、C的樣本，對(duì)于目標(biāo)樣本，通過注意力機(jī)制計(jì)算得到與類別A樣本的權(quán)重為0.2，與類別B樣本的權(quán)重為0.5，與類別C樣本的權(quán)重為0.3，那么將類別A、B、C的標(biāo)簽分別乘以對(duì)應(yīng)的權(quán)重，再進(jìn)行求和或平均，最終得到目標(biāo)樣本屬于類別B的預(yù)測(cè)結(jié)果。這種基于注意力機(jī)制的匹配過程，使得匹配網(wǎng)絡(luò)能夠在少量樣本的情況下，快速準(zhǔn)確地對(duì)新樣本進(jìn)行分類，在少樣本學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。2.1.3孿生匹配網(wǎng)絡(luò)在跨模態(tài)檢索中的適用性分析跨模態(tài)檢索旨在實(shí)現(xiàn)不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的語義關(guān)聯(lián)，而孿生匹配網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)跨模態(tài)數(shù)據(jù)之間的相似性，為跨模態(tài)視頻片段檢索提供了有效的解決方案。在跨模態(tài)視頻片段檢索中，主要涉及文本和視頻兩種模態(tài)的數(shù)據(jù)。孿生網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)使其能夠?qū)ξ谋竞鸵曨l分別進(jìn)行特征提取，并計(jì)算它們之間的相似度。在文本特征提取方面，可以使用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，如BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）。BERT通過對(duì)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠理解文本中的語義和語法信息，將文本轉(zhuǎn)化為具有豐富語義表示的特征向量。在視頻特征提取方面，采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D-CNN），如I3D（Inflated3DConvNets）網(wǎng)絡(luò)。I3D能夠捕捉視頻中的時(shí)空信息，通過對(duì)視頻幀序列的卷積操作，提取視頻中動(dòng)作、場(chǎng)景等特征，將視頻轉(zhuǎn)化為特征向量。通過孿生網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)文本和視頻進(jìn)行特征提取后，再利用度量層計(jì)算它們之間的相似度，從而實(shí)現(xiàn)文本與視頻之間的語義匹配。在一個(gè)電影視頻檢索場(chǎng)景中，用戶輸入文本“一個(gè)人在雨中奔跑的視頻片段”，孿生網(wǎng)絡(luò)的文本子網(wǎng)絡(luò)利用BERT提取文本的語義特征，視頻子網(wǎng)絡(luò)使用I3D提取視頻的時(shí)空特征，然后通過度量層計(jì)算文本特征與各個(gè)視頻片段特征之間的相似度，找出與文本描述最相似的視頻片段。匹配網(wǎng)絡(luò)的注意力機(jī)制在跨模態(tài)檢索中也具有重要作用。在跨模態(tài)檢索中，由于文本和視頻的模態(tài)差異，它們之間的語義匹配并非簡(jiǎn)單的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。注意力機(jī)制可以幫助模型動(dòng)態(tài)地關(guān)注文本和視頻中與匹配最相關(guān)的部分，提高匹配的準(zhǔn)確性。在文本描述中提到“主角在房間里打開窗戶”，而視頻中包含多個(gè)場(chǎng)景和動(dòng)作，注意力機(jī)制可以使模型在計(jì)算文本與視頻的相似度時(shí)，更加關(guān)注視頻中與“房間”和“打開窗戶”相關(guān)的畫面，而忽略其他無關(guān)的場(chǎng)景，從而更準(zhǔn)確地找到與文本匹配的視頻片段。通過孿生匹配網(wǎng)絡(luò)，能夠有效學(xué)習(xí)文本和視頻之間的語義匹配關(guān)系，在弱監(jiān)督條件下，僅利用視頻-文本對(duì)作為監(jiān)督信息，也能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的跨模態(tài)視頻片段檢索，提高檢索的準(zhǔn)確性和效率，具有很強(qiáng)的適用性。2.2弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索相關(guān)理論2.2.1跨模態(tài)視頻片段檢索的定義與任務(wù)跨模態(tài)視頻片段檢索旨在建立文本與視頻之間的語義聯(lián)系，允許用戶通過輸入自然語言描述，在視頻數(shù)據(jù)庫中定位到與之對(duì)應(yīng)的視頻片段，或者根據(jù)視頻內(nèi)容查找相關(guān)的文本信息。這一技術(shù)打破了傳統(tǒng)單一模態(tài)檢索的局限，為用戶提供了更加靈活、高效的信息獲取方式。以安防監(jiān)控視頻為例，傳統(tǒng)的檢索方式可能只能根據(jù)時(shí)間、攝像頭編號(hào)等簡(jiǎn)單信息進(jìn)行查找，而跨模態(tài)視頻片段檢索技術(shù)使安防人員能夠通過輸入如“在某時(shí)間段內(nèi)，某個(gè)路口發(fā)生的交通事故的視頻片段”這樣的文本描述，快速定位到相關(guān)視頻，大大提高了檢索效率，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全隱患。在跨模態(tài)視頻片段檢索任務(wù)中，核心是實(shí)現(xiàn)文本與視頻之間的語義匹配。具體而言，需要對(duì)文本和視頻進(jìn)行有效的特征提取，將它們轉(zhuǎn)化為能夠反映其語義內(nèi)容的特征向量。對(duì)于文本，常用的特征提取方法包括基于詞袋模型（BagofWords）、詞嵌入（WordEmbedding）以及預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT、GPT等）的方法。詞袋模型將文本看作是一系列單詞的集合，忽略單詞的順序，通過統(tǒng)計(jì)單詞的出現(xiàn)頻率來表示文本特征；詞嵌入則將單詞映射到低維向量空間，捕捉單詞之間的語義關(guān)系，如Word2Vec通過對(duì)大量文本的訓(xùn)練，將單詞轉(zhuǎn)化為具有語義含義的向量；預(yù)訓(xùn)練語言模型BERT基于Transformer架構(gòu)，通過對(duì)大規(guī)模文本的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，能夠?qū)W習(xí)到豐富的語言知識(shí)和語義表示，在多種自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。對(duì)于視頻，其特征提取更加復(fù)雜，需要考慮視頻的時(shí)空特性。通常采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法提取視頻的視覺特征，如使用3D-CNN（如I3D網(wǎng)絡(luò)）來捕捉視頻的時(shí)空信息。I3D網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)視頻幀序列的3D卷積操作，能夠同時(shí)提取視頻中物體的外觀、動(dòng)作以及場(chǎng)景變化等特征，將視頻轉(zhuǎn)化為時(shí)空特征向量。此外，還可以結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）來處理視頻的時(shí)間序列信息，進(jìn)一步捕捉視頻中的動(dòng)態(tài)變化和上下文關(guān)系。在完成文本和視頻的特征提取后，通過計(jì)算它們之間的相似度，判斷文本與視頻片段的匹配程度，從而實(shí)現(xiàn)檢索。常用的相似度度量方法包括歐氏距離、余弦相似度、曼哈頓距離等。歐氏距離通過計(jì)算兩個(gè)特征向量在空間中的直線距離來衡量相似度，距離越小，相似度越高；余弦相似度則通過計(jì)算兩個(gè)向量夾角的余弦值來度量相似度，余弦值越接近1，相似度越高。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)具體任務(wù)的需求選擇合適的相似度度量方法。在圖像檢索任務(wù)中，使用余弦相似度可以更好地衡量圖像特征之間的相似程度，因?yàn)樗P(guān)注特征向量的方向一致性，而不是絕對(duì)大小，能夠有效避免因圖像亮度、對(duì)比度等因素導(dǎo)致的特征差異對(duì)相似度計(jì)算的影響。通過這些步驟，跨模態(tài)視頻片段檢索能夠在海量的視頻數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地找到與用戶文本描述相匹配的視頻片段，滿足用戶的檢索需求。2.2.2弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念與特點(diǎn)弱監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種介于有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，旨在利用少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量的未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本，提高模型的泛化能力。在許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，獲取大規(guī)模、高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)往往需要耗費(fèi)大量的人力、物力和時(shí)間，這在一定程度上限制了有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用。例如，在圖像識(shí)別任務(wù)中，對(duì)海量圖像進(jìn)行人工標(biāo)注類別是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)；在視頻分析中，標(biāo)注視頻中每個(gè)片段的詳細(xì)信息更是困難重重。弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的出現(xiàn)，為解決這些問題提供了新的思路。弱監(jiān)督學(xué)習(xí)主要包括三種類型：不完全監(jiān)督、不確切監(jiān)督和不準(zhǔn)確監(jiān)督。不完全監(jiān)督是指只有一部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)有標(biāo)注，而其余大部分?jǐn)?shù)據(jù)沒有標(biāo)注。在圖像分類任務(wù)中，從互聯(lián)網(wǎng)上可以輕松獲取大量圖像，但由于標(biāo)注成本高，只有一小部分圖像被標(biāo)注了類別，此時(shí)可以利用這部分有標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行不完全監(jiān)督學(xué)習(xí)。不確切監(jiān)督是指訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)簽粒度較粗，不夠精確。在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，只標(biāo)注了圖像中存在某類物體，但沒有給出物體的具體位置信息，這種情況下的監(jiān)督信息就屬于不確切監(jiān)督。不準(zhǔn)確監(jiān)督則是指訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)簽存在錯(cuò)誤或噪聲。在眾包標(biāo)注數(shù)據(jù)中，由于標(biāo)注人員的理解差異或疏忽，可能會(huì)導(dǎo)致部分標(biāo)簽不準(zhǔn)確，這就需要采用不準(zhǔn)確監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來處理這些含有噪聲標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。弱監(jiān)督學(xué)習(xí)具有標(biāo)注成本低的顯著特點(diǎn)。由于只需對(duì)少量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，大大減少了人工標(biāo)注的工作量和成本。在醫(yī)學(xué)圖像分析中，對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行精確標(biāo)注需要專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識(shí)，標(biāo)注成本高昂，而弱監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用少量標(biāo)注圖像和大量未標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練，降低了標(biāo)注成本。然而，弱監(jiān)督學(xué)習(xí)也面臨一些挑戰(zhàn)。由于監(jiān)督信息的不完整性、不精確性或不準(zhǔn)確性，模型的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程更加復(fù)雜，難以準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，導(dǎo)致模型的性能和泛化能力受到一定影響。在利用弱監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時(shí)，由于標(biāo)注數(shù)據(jù)不足，模型可能無法準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到各類圖像的特征，從而在測(cè)試集上的分類準(zhǔn)確率較低。因此，如何在弱監(jiān)督條件下，充分利用有限的標(biāo)注信息，提高模型的性能和泛化能力，是弱監(jiān)督學(xué)習(xí)研究的關(guān)鍵問題。2.2.3弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索在實(shí)際應(yīng)用中面臨諸多難點(diǎn)與挑戰(zhàn)，這些問題限制了其性能的提升和廣泛應(yīng)用。數(shù)據(jù)標(biāo)注困難是首要難題。在弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索中，通常僅擁有視頻-文本對(duì)作為監(jiān)督信息，缺乏視頻片段與文本描述之間精確的時(shí)間對(duì)齊標(biāo)注。人工標(biāo)注這些精確的時(shí)間對(duì)齊信息需要耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間，且容易出現(xiàn)標(biāo)注不一致的情況。在ActivityNetCaptions數(shù)據(jù)集中，對(duì)視頻片段進(jìn)行精確的時(shí)間標(biāo)注需要專業(yè)人員逐幀觀看視頻，并與文本描述進(jìn)行細(xì)致匹配，這一過程不僅繁瑣，而且對(duì)于復(fù)雜的視頻內(nèi)容，不同標(biāo)注人員可能會(huì)給出不同的標(biāo)注結(jié)果，導(dǎo)致標(biāo)注質(zhì)量難以保證。由于缺乏精確標(biāo)注數(shù)據(jù)，模型難以學(xué)習(xí)到文本與視頻片段之間準(zhǔn)確的時(shí)間對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而影響檢索的準(zhǔn)確性。跨模態(tài)特征對(duì)齊是另一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。文本和視頻具有不同的模態(tài)特性和語義表示方式，如何將它們映射到統(tǒng)一的語義空間進(jìn)行有效的匹配是一個(gè)難題。文本是離散的符號(hào)序列，通過詞匯和語法結(jié)構(gòu)表達(dá)語義；而視頻包含豐富的視覺和聽覺信息，其語義理解涉及到圖像識(shí)別、動(dòng)作分析、場(chǎng)景感知等多個(gè)方面。在文本描述“一個(gè)人在公園里跑步”與對(duì)應(yīng)的視頻片段進(jìn)行匹配時(shí)，模型需要準(zhǔn)確地理解文本中的“人”“公園”“跑步”等語義概念，并在視頻中找到與之對(duì)應(yīng)的視覺元素和動(dòng)作序列。然而，由于文本和視頻的模態(tài)差異，現(xiàn)有的特征提取和融合方法難以充分捕捉它們之間的語義關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致跨模態(tài)特征對(duì)齊效果不佳，影響檢索性能。模型泛化能力不足也是弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索面臨的問題之一。由于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)利用的標(biāo)注數(shù)據(jù)有限，模型難以學(xué)習(xí)到全面、準(zhǔn)確的語義模式，在面對(duì)未見過的文本描述和視頻內(nèi)容時(shí)，泛化能力較差，容易出現(xiàn)檢索錯(cuò)誤。在訓(xùn)練模型時(shí)使用的視頻-文本對(duì)主要涉及日常生活場(chǎng)景，當(dāng)遇到體育賽事、電影情節(jié)等不同領(lǐng)域的文本描述和視頻時(shí)，模型可能無法準(zhǔn)確理解語義，導(dǎo)致檢索結(jié)果不準(zhǔn)確。為了提高模型的泛化能力，需要探索更有效的學(xué)習(xí)策略和模型架構(gòu)，充分利用弱監(jiān)督信息，增強(qiáng)模型對(duì)不同場(chǎng)景和語義的理解能力。2.3研究現(xiàn)狀綜述2.3.1基于傳統(tǒng)方法的跨模態(tài)視頻片段檢索傳統(tǒng)的跨模態(tài)視頻片段檢索方法主要依賴手工設(shè)計(jì)的特征提取方法和簡(jiǎn)單的匹配策略。在特征提取方面，對(duì)于文本，常采用詞袋模型（BagofWords，BoW），將文本看作是一系列單詞的集合，通過統(tǒng)計(jì)單詞的出現(xiàn)頻率來構(gòu)建文本特征向量。雖然詞袋模型簡(jiǎn)單易懂且計(jì)算效率較高，但它完全忽略了單詞之間的語義關(guān)系和順序信息，無法準(zhǔn)確捕捉文本的語義內(nèi)涵。在描述“一只貓?jiān)谧分鹨恢焕鲜蟆焙汀耙恢焕鲜笤诒灰恢回堊分稹边@兩個(gè)句子時(shí)，詞袋模型提取的特征向量幾乎相同，因?yàn)樗鼈儼膯卧~種類和頻率相似，然而這兩個(gè)句子的語義卻有明顯差異。對(duì)于視頻，傳統(tǒng)方法多利用手工設(shè)計(jì)的視覺特征，如尺度不變特征變換（Scale-InvariantFeatureTransform，SIFT）、方向梯度直方圖（HistogramofOrientedGradients，HOG）等。SIFT特征能夠在不同尺度和旋轉(zhuǎn)下保持較好的不變性，常用于提取圖像中的局部特征點(diǎn)；HOG特征則主要描述圖像中物體的邊緣和輪廓信息，在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)出色。在視頻片段檢索中，這些手工設(shè)計(jì)的視覺特征難以全面、準(zhǔn)確地表達(dá)視頻的復(fù)雜內(nèi)容和動(dòng)態(tài)信息。對(duì)于一個(gè)包含人物動(dòng)作和場(chǎng)景變化的視頻片段，SIFT和HOG特征可能只能捕捉到部分視覺元素，無法有效反映視頻的整體語義和時(shí)間序列信息。在匹配策略上，傳統(tǒng)方法常使用基于距離度量的方法，如歐氏距離、余弦相似度等，來計(jì)算文本特征與視頻特征之間的相似度。這些方法簡(jiǎn)單直接，但由于特征提取的局限性，難以實(shí)現(xiàn)精確的跨模態(tài)匹配。歐氏距離僅考慮了特征向量的絕對(duì)距離，而忽略了向量之間的方向和語義關(guān)系；余弦相似度雖然在一定程度上考慮了向量的方向，但對(duì)于復(fù)雜的跨模態(tài)語義匹配任務(wù)，其能力仍然有限。在檢索“一個(gè)人在跑步的視頻片段”時(shí)，由于文本和視頻特征表示的不準(zhǔn)確，使用傳統(tǒng)的距離度量方法可能會(huì)將一些不相關(guān)的視頻片段誤判為匹配結(jié)果，導(dǎo)致檢索準(zhǔn)確率較低。此外，傳統(tǒng)方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜語義關(guān)系時(shí)表現(xiàn)不佳。隨著視頻數(shù)據(jù)量的不斷增加，傳統(tǒng)方法的計(jì)算效率和存儲(chǔ)需求成為瓶頸。對(duì)于海量的視頻數(shù)據(jù)庫，計(jì)算每個(gè)視頻片段與文本的相似度需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和計(jì)算資源，難以滿足實(shí)時(shí)檢索的需求。傳統(tǒng)方法難以處理文本和視頻之間復(fù)雜的語義關(guān)聯(lián)，無法適應(yīng)多樣化的檢索需求，限制了跨模態(tài)視頻片段檢索的性能和應(yīng)用范圍。2.3.2基于深度學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索進(jìn)展近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在跨模態(tài)視頻片段檢索領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，為解決傳統(tǒng)方法的局限性提供了新的思路和方法。深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的高級(jí)抽象特征，在處理復(fù)雜的跨模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。在文本特征提取方面，預(yù)訓(xùn)練語言模型如BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）、GPT（GenerativePretrainedTransformer）等得到了廣泛應(yīng)用。BERT基于Transformer架構(gòu)，通過對(duì)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)進(jìn)行無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了豐富的語言知識(shí)和語義表示。在跨模態(tài)視頻片段檢索中，BERT能夠有效地捕捉文本中的語義信息，將文本轉(zhuǎn)化為具有豐富語義內(nèi)涵的特征向量。對(duì)于文本描述“一個(gè)運(yùn)動(dòng)員在賽場(chǎng)上奮力奔跑，最終沖過終點(diǎn)線”，BERT可以理解其中的“運(yùn)動(dòng)員”“賽場(chǎng)”“奔跑”“沖過終點(diǎn)線”等語義概念，并將這些信息融入到特征向量中，為后續(xù)的跨模態(tài)匹配提供準(zhǔn)確的文本表示。在視頻特征提取方面，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的方法成為主流。3D-CNN（如I3D網(wǎng)絡(luò)）能夠同時(shí)處理視頻的空間和時(shí)間維度信息，通過對(duì)視頻幀序列進(jìn)行3D卷積操作，有效地提取視頻中的動(dòng)作、場(chǎng)景等時(shí)空特征。I3D網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了通用的視頻特征表示，在跨模態(tài)視頻片段檢索中能夠準(zhǔn)確地捕捉視頻的關(guān)鍵信息。在處理一個(gè)體育賽事視頻時(shí)，I3D網(wǎng)絡(luò)可以提取出運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作姿態(tài)、比賽場(chǎng)景的變化等特征，為與文本描述進(jìn)行匹配提供了豐富的視覺信息。為了實(shí)現(xiàn)文本和視頻特征的有效匹配，研究者們提出了多種基于深度學(xué)習(xí)的方法。一些方法通過構(gòu)建跨模態(tài)融合模型，將文本特征和視頻特征在特征層或決策層進(jìn)行融合，然后通過分類器或回歸器進(jìn)行匹配判斷。這種方法能夠充分利用文本和視頻的互補(bǔ)信息，提高匹配的準(zhǔn)確性。另一些方法則采用注意力機(jī)制，動(dòng)態(tài)地關(guān)注文本和視頻中與匹配最相關(guān)的部分，增強(qiáng)跨模態(tài)特征的對(duì)齊效果。在文本描述中提到“主角在房間里打開窗戶”，注意力機(jī)制可以使模型在計(jì)算文本與視頻的相似度時(shí)，更加關(guān)注視頻中與“房間”和“打開窗戶”相關(guān)的畫面，而忽略其他無關(guān)的場(chǎng)景，從而更準(zhǔn)確地找到與文本匹配的視頻片段。在弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方面，研究者們也進(jìn)行了大量探索。一些方法利用視頻-文本對(duì)作為弱監(jiān)督信息，通過設(shè)計(jì)合適的損失函數(shù)，引導(dǎo)模型在缺乏精確時(shí)間標(biāo)注的情況下學(xué)習(xí)到文本和視頻之間的語義對(duì)應(yīng)關(guān)系。采用對(duì)比學(xué)習(xí)損失，使模型學(xué)習(xí)到正樣本對(duì)（相關(guān)的文本-視頻對(duì)）的特征向量距離較近，負(fù)樣本對(duì)（不相關(guān)的文本-視頻對(duì)）的特征向量距離較遠(yuǎn)，從而實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的語義匹配。還有一些方法結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)，通過獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制鼓勵(lì)模型生成更準(zhǔn)確的匹配結(jié)果，進(jìn)一步提高模型在弱監(jiān)督條件下的性能。在一個(gè)基于弱監(jiān)督的跨模態(tài)視頻片段檢索任務(wù)中，模型通過與環(huán)境（視頻和文本數(shù)據(jù)）進(jìn)行交互，根據(jù)匹配結(jié)果獲得獎(jiǎng)勵(lì)，不斷調(diào)整自身的參數(shù)，以提高檢索的準(zhǔn)確性。2.3.3現(xiàn)有研究存在的問題與不足盡管基于深度學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索取得了一定進(jìn)展，但目前的研究仍存在一些問題與不足。模型對(duì)細(xì)粒度信息的挖掘能力有待提高。在跨模態(tài)視頻片段檢索中，準(zhǔn)確理解文本和視頻中的細(xì)粒度語義信息至關(guān)重要?，F(xiàn)有的模型在處理復(fù)雜的語義關(guān)系和細(xì)節(jié)信息時(shí)，往往表現(xiàn)不佳。在文本描述“一個(gè)穿著紅色上衣、藍(lán)色牛仔褲的女孩在公園里放風(fēng)箏”中，模型需要準(zhǔn)確識(shí)別出“紅色上衣”“藍(lán)色牛仔褲”“女孩”“公園”“放風(fēng)箏”等多個(gè)細(xì)粒度的語義元素，并在視頻中找到與之對(duì)應(yīng)的內(nèi)容。然而，由于視頻內(nèi)容的多樣性和復(fù)雜性，以及文本語義的模糊性，現(xiàn)有的模型難以全面、準(zhǔn)確地捕捉這些細(xì)粒度信息，導(dǎo)致檢索結(jié)果不夠精確。模型對(duì)大規(guī)模未標(biāo)注數(shù)據(jù)的利用還不夠充分。弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于能夠利用大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本。目前的方法在挖掘未標(biāo)注數(shù)據(jù)的潛在信息方面還存在一定局限性。一些方法雖然嘗試?yán)梦礃?biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或輔助學(xué)習(xí)，但由于缺乏有效的數(shù)據(jù)利用策略，未標(biāo)注數(shù)據(jù)的價(jià)值未能得到充分發(fā)揮。在處理海量的未標(biāo)注視頻數(shù)據(jù)時(shí)，模型可能無法從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有用的特征和模式，導(dǎo)致模型的泛化能力和性能提升受限。模型的泛化能力和適應(yīng)性有待增強(qiáng)。在實(shí)際應(yīng)用中，跨模態(tài)視頻片段檢索面臨著不同領(lǐng)域、不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，模型需要具備良好的泛化能力和適應(yīng)性，以應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的情況?，F(xiàn)有的模型在面對(duì)未見過的文本描述和視頻內(nèi)容時(shí)，容易出現(xiàn)性能下降的問題。在訓(xùn)練模型時(shí)使用的視頻-文本對(duì)主要來自日常生活場(chǎng)景，當(dāng)遇到科技、歷史、文化等不同領(lǐng)域的文本描述和視頻時(shí)，模型可能無法準(zhǔn)確理解語義，導(dǎo)致檢索結(jié)果不準(zhǔn)確。為了提高模型的泛化能力，需要進(jìn)一步研究如何讓模型學(xué)習(xí)到更通用的語義表示，以及如何增強(qiáng)模型對(duì)不同場(chǎng)景和領(lǐng)域數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。模型的計(jì)算效率和可擴(kuò)展性也是需要關(guān)注的問題。隨著視頻數(shù)據(jù)量的不斷增加和模型復(fù)雜度的提高，模型的計(jì)算效率和可擴(kuò)展性成為制約其應(yīng)用的關(guān)鍵因素?，F(xiàn)有的一些深度學(xué)習(xí)模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算成本較高，難以滿足實(shí)時(shí)檢索的需求。一些模型的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，參數(shù)眾多，導(dǎo)致模型的訓(xùn)練和推理時(shí)間較長，不利于在實(shí)際應(yīng)用中部署和使用。因此，如何提高模型的計(jì)算效率和可擴(kuò)展性，是未來研究需要解決的重要問題之一。三、基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索方法構(gòu)建3.1整體框架設(shè)計(jì)3.1.1框架結(jié)構(gòu)概述基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索方法整體框架主要由文本處理分支、視頻處理分支以及匹配模塊三大部分構(gòu)成，如圖1所示。這種結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)旨在充分利用孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的特性，實(shí)現(xiàn)文本與視頻之間的語義匹配，從而高效地完成視頻片段檢索任務(wù)。圖1：基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索框架文本處理分支負(fù)責(zé)對(duì)輸入的文本進(jìn)行特征提取和編碼。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)用戶輸入一段描述性文本，如“一個(gè)人在籃球場(chǎng)上投籃的視頻片段”時(shí)，文本處理分支首先對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、詞性標(biāo)注等操作，以將文本轉(zhuǎn)化為適合模型處理的格式。接著，采用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，如BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers），對(duì)預(yù)處理后的文本進(jìn)行深度語義理解和特征提取。BERT通過對(duì)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠捕捉文本中豐富的語義信息，將文本轉(zhuǎn)化為具有高維語義表示的特征向量，為后續(xù)的跨模態(tài)匹配提供準(zhǔn)確的文本特征。視頻處理分支主要針對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取視頻的關(guān)鍵幀特征，并將這些特征融合為視頻的整體特征向量。對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)視頻幀的視頻片段，首先需要確定關(guān)鍵幀。關(guān)鍵幀的選擇方法有多種，例如基于鏡頭變化檢測(cè)的方法，通過計(jì)算相鄰幀之間的差異，當(dāng)差異超過一定閾值時(shí)，將該幀確定為關(guān)鍵幀；或者基于運(yùn)動(dòng)特征的方法，根據(jù)視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向等信息，選擇運(yùn)動(dòng)變化較大的幀作為關(guān)鍵幀。確定關(guān)鍵幀后，使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法，如I3D（Inflated3DConvNets）網(wǎng)絡(luò)，對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行特征提取。I3D網(wǎng)絡(luò)能夠有效地捕捉視頻的時(shí)空信息，通過對(duì)關(guān)鍵幀的3D卷積操作，提取出視頻中人物的動(dòng)作、場(chǎng)景等特征，將每個(gè)關(guān)鍵幀轉(zhuǎn)化為特征向量。最后，采用合適的融合策略，如平均池化、最大池化或基于注意力機(jī)制的融合方法，將多個(gè)關(guān)鍵幀的特征向量融合為一個(gè)代表整個(gè)視頻片段的特征向量。匹配模塊則是整個(gè)框架的核心，它負(fù)責(zé)計(jì)算文本特征向量和視頻特征向量之間的相似度，從而判斷文本與視頻片段的匹配程度。在計(jì)算相似度時(shí)，通常采用余弦相似度、歐氏距離等度量方法。以余弦相似度為例，它通過計(jì)算兩個(gè)向量夾角的余弦值來衡量相似度，余弦值越接近1，表示兩個(gè)向量的方向越相似，即文本與視頻片段的語義匹配度越高；余弦值越接近0，表示兩個(gè)向量的方向差異越大，語義匹配度越低。通過匹配模塊的計(jì)算，能夠從大量的視頻片段中篩選出與輸入文本語義最匹配的視頻片段，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)視頻片段檢索的目的。3.1.2各組成部分的功能與關(guān)系文本處理分支、視頻處理分支以及匹配模塊在整個(gè)基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索框架中各自承擔(dān)著獨(dú)特的功能，并且它們之間相互協(xié)作，緊密關(guān)聯(lián)，共同完成跨模態(tài)視頻片段檢索任務(wù)。文本處理分支的主要功能是對(duì)輸入文本進(jìn)行深入的語義分析和特征提取。它利用預(yù)訓(xùn)練語言模型，如BERT，將自然語言文本轉(zhuǎn)化為能夠準(zhǔn)確反映其語義內(nèi)容的特征向量。BERT模型基于Transformer架構(gòu)，通過對(duì)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了豐富的語言知識(shí)和語義表示。在處理文本時(shí)，BERT能夠捕捉文本中的詞匯語義、句法結(jié)構(gòu)以及上下文信息，將文本中的每個(gè)單詞或短語映射到一個(gè)高維向量空間中，使得語義相近的文本在向量空間中的距離也較近。對(duì)于文本“一只貓?jiān)谧分鹨恢焕鲜蟆?，BERT可以理解其中“貓”“追逐”“老鼠”等詞匯的語義關(guān)系，并將這些信息融入到特征向量中，為后續(xù)與視頻特征的匹配提供準(zhǔn)確的文本語義表示。視頻處理分支專注于對(duì)視頻數(shù)據(jù)的處理和特征提取。它首先從視頻中提取關(guān)鍵幀，關(guān)鍵幀能夠代表視頻的主要內(nèi)容和關(guān)鍵信息，減少數(shù)據(jù)處理量的同時(shí)保留了視頻的核心特征。然后，利用基于CNN的方法，如I3D網(wǎng)絡(luò)，對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行特征提取。I3D網(wǎng)絡(luò)通過3D卷積操作，能夠同時(shí)捕捉視頻的空間和時(shí)間維度信息，提取出視頻中物體的外觀、動(dòng)作、場(chǎng)景等時(shí)空特征。對(duì)于一個(gè)包含人物動(dòng)作的視頻片段，I3D網(wǎng)絡(luò)可以提取出人物的姿勢(shì)、動(dòng)作的連貫性以及場(chǎng)景的變化等特征，將每個(gè)關(guān)鍵幀轉(zhuǎn)化為特征向量。最后，通過融合策略將多個(gè)關(guān)鍵幀的特征向量融合為一個(gè)整體的視頻特征向量，全面地表示視頻的內(nèi)容。匹配模塊則是連接文本處理分支和視頻處理分支的橋梁，其功能是計(jì)算文本特征向量和視頻特征向量之間的相似度，以此判斷文本與視頻片段的匹配程度。在計(jì)算相似度時(shí)，常用的方法包括余弦相似度、歐氏距離等。余弦相似度通過計(jì)算兩個(gè)向量夾角的余弦值來衡量相似度，取值范圍在-1到1之間，值越接近1，表示兩個(gè)向量的方向越相似，文本與視頻片段的語義匹配度越高；歐氏距離則通過計(jì)算兩個(gè)向量在空間中的直線距離來衡量相似度，距離越小，相似度越高。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)具體任務(wù)的需求選擇合適的相似度度量方法。在電影視頻檢索中，使用余弦相似度可以更好地衡量文本描述與視頻片段特征之間的相似程度，因?yàn)樗P(guān)注特征向量的方向一致性，能夠有效避免因視頻亮度、對(duì)比度等因素導(dǎo)致的特征差異對(duì)相似度計(jì)算的影響。文本處理分支和視頻處理分支是并行的結(jié)構(gòu)，它們分別對(duì)文本和視頻進(jìn)行獨(dú)立的特征提取，為匹配模塊提供輸入。匹配模塊則依賴于文本處理分支和視頻處理分支提取的特征向量，通過計(jì)算相似度來實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的匹配。在訓(xùn)練過程中，整個(gè)框架通過弱監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，利用視頻-文本對(duì)作為監(jiān)督信息，優(yōu)化模型的參數(shù)，使文本處理分支和視頻處理分支能夠?qū)W習(xí)到更有效的特征表示，同時(shí)使匹配模塊能夠更準(zhǔn)確地計(jì)算相似度，提高跨模態(tài)視頻片段檢索的準(zhǔn)確性和效率。3.2文本與視頻特征提取3.2.1文本特征提取方法在本研究中，采用預(yù)訓(xùn)練語言模型BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）來提取文本的語義特征。BERT基于Transformer架構(gòu)，通過對(duì)大規(guī)模文本數(shù)據(jù)進(jìn)行無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了豐富的語言知識(shí)和語義表示，能夠有效地捕捉文本中的詞匯語義、句法結(jié)構(gòu)以及上下文信息，為跨模態(tài)視頻片段檢索提供準(zhǔn)確的文本特征表示。BERT模型的輸入是一系列的文本標(biāo)記（token），這些標(biāo)記通過詞嵌入（wordembedding）、位置嵌入（positionembedding）和片段嵌入（segmentembedding）的方式被轉(zhuǎn)換為向量表示。詞嵌入將每個(gè)單詞映射到一個(gè)低維向量空間中，捕捉單詞的語義信息；位置嵌入則為每個(gè)標(biāo)記添加了位置信息，使得模型能夠理解文本中單詞的順序；片段嵌入用于區(qū)分不同的文本片段，在處理多個(gè)句子的輸入時(shí)非常重要。對(duì)于輸入文本“一個(gè)男孩在操場(chǎng)上踢足球”，首先將其進(jìn)行分詞，得到“一個(gè)”“男孩”“在”“操場(chǎng)”“上”“踢”“足球”等標(biāo)記，然后通過詞嵌入將這些標(biāo)記轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的向量表示，再結(jié)合位置嵌入和片段嵌入，得到最終的輸入向量。BERT模型的核心是多層雙向Transformer編碼器。Transformer編碼器由多頭注意力機(jī)制（Multi-HeadAttention）和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-ForwardNeuralNetwork）組成。多頭注意力機(jī)制允許模型同時(shí)關(guān)注輸入文本的不同部分，從而更好地捕捉文本中的語義關(guān)系。它通過將輸入向量分別映射到多個(gè)不同的子空間中，計(jì)算每個(gè)子空間中的注意力權(quán)重，然后將這些注意力權(quán)重加權(quán)求和，得到最終的輸出。這種方式使得模型能夠從多個(gè)角度理解文本，提高了語義理解的準(zhǔn)確性。在處理文本“一只貓?jiān)谧分鹨恢焕鲜?，老鼠很害怕”時(shí)，多頭注意力機(jī)制可以同時(shí)關(guān)注“貓”“追逐”“老鼠”以及“老鼠很害怕”這些不同的語義部分，從而更好地理解整個(gè)文本的含義。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則對(duì)多頭注意力機(jī)制的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和轉(zhuǎn)換，增加模型的非線性表達(dá)能力。它由兩個(gè)全連接層組成，中間使用ReLU激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換。通過前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理，模型能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的語義模式和特征表示。在實(shí)際應(yīng)用中，為了適應(yīng)跨模態(tài)視頻片段檢索任務(wù)，通常會(huì)在BERT模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)。微調(diào)過程中，將跨模態(tài)視頻片段檢索的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將文本特征與視頻特征進(jìn)行匹配，通過最小化匹配損失來調(diào)整BERT模型的參數(shù)，使其能夠更好地提取與視頻語義相關(guān)的文本特征。在訓(xùn)練過程中，將文本描述和對(duì)應(yīng)的視頻片段作為輸入，通過計(jì)算文本特征與視頻特征之間的相似度，得到匹配損失，然后根據(jù)損失值調(diào)整BERT模型的參數(shù)，使得模型能夠更準(zhǔn)確地提取文本的語義特征，提高跨模態(tài)匹配的準(zhǔn)確性。3.2.2視頻特征提取方法本研究利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）來提取視頻的視覺特征，特別是采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3D-CNN），如I3D（Inflated3DConvNets）網(wǎng)絡(luò)，以充分捕捉視頻的時(shí)空信息。視頻是由一系列連續(xù)的幀組成，每一幀都包含了豐富的視覺信息，而幀與幀之間的時(shí)間序列關(guān)系也蘊(yùn)含著重要的動(dòng)態(tài)信息。I3D網(wǎng)絡(luò)在2D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，增加了時(shí)間維度的卷積操作，能夠同時(shí)處理視頻的空間和時(shí)間維度信息。I3D網(wǎng)絡(luò)將2D卷積核在時(shí)間維度上進(jìn)行擴(kuò)展，形成3D卷積核，這樣在對(duì)視頻幀序列進(jìn)行卷積操作時(shí)，不僅能夠提取每一幀的空間特征，如物體的形狀、顏色、紋理等，還能捕捉視頻中物體的運(yùn)動(dòng)信息和時(shí)間序列變化，如人物的動(dòng)作、場(chǎng)景的切換等。在處理一段人物跑步的視頻時(shí)，I3D網(wǎng)絡(luò)通過3D卷積操作，可以提取出人物在不同幀中的姿勢(shì)變化、跑步的動(dòng)作連貫性以及周圍場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化等時(shí)空特征。對(duì)于視頻的處理，首先需要確定關(guān)鍵幀。關(guān)鍵幀是能夠代表視頻主要內(nèi)容和關(guān)鍵信息的幀，通過提取關(guān)鍵幀可以減少數(shù)據(jù)處理量，同時(shí)保留視頻的核心特征。確定關(guān)鍵幀的方法有多種，其中一種常用的方法是基于鏡頭變化檢測(cè)。該方法通過計(jì)算相鄰幀之間的差異，如像素值的變化、特征向量的差異等，當(dāng)差異超過一定閾值時(shí)，將該幀確定為關(guān)鍵幀。具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，可以先將視頻的每一幀轉(zhuǎn)換為特征向量，如使用HOG（HistogramofOrientedGradients）特征或SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征，然后計(jì)算相鄰幀特征向量之間的歐氏距離或余弦相似度，當(dāng)距離或相似度超過設(shè)定的閾值時(shí)，認(rèn)為該幀是一個(gè)新的鏡頭的開始，即關(guān)鍵幀。還可以考慮視頻中物體的運(yùn)動(dòng)特征，對(duì)于運(yùn)動(dòng)變化較大的幀，將其確定為關(guān)鍵幀。確定關(guān)鍵幀后，使用I3D網(wǎng)絡(luò)對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行特征提取。I3D網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)通常包括多個(gè)卷積層、池化層和全連接層。卷積層通過3D卷積核對(duì)視頻幀進(jìn)行卷積操作，提取時(shí)空特征；池化層則對(duì)卷積層的輸出進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)保留重要的特征信息；全連接層將池化層輸出的特征向量進(jìn)行整合，得到最終的視頻特征表示。在I3D網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的3D卷積核大小、卷積步長、池化層的池化方式和全連接層的神經(jīng)元數(shù)量等參數(shù)，都會(huì)影響特征提取的效果。通常會(huì)根據(jù)具體的視頻數(shù)據(jù)集和任務(wù)需求，對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。為了進(jìn)一步提高視頻特征的表示能力，還可以采用一些技術(shù)對(duì)I3D網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)和擴(kuò)展。引入注意力機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)關(guān)注視頻中與語義匹配最相關(guān)的部分，增強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵信息的提取能力。在處理一段包含多個(gè)場(chǎng)景和動(dòng)作的視頻時(shí)，注意力機(jī)制可以使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注與文本描述相關(guān)的場(chǎng)景和動(dòng)作，如在文本描述為“一個(gè)人在房間里打開窗戶”時(shí)，注意力機(jī)制能夠引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注視頻中人物在房間里的動(dòng)作以及窗戶的相關(guān)畫面，從而提取更準(zhǔn)確的特征。3.2.3特征融合策略在實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)視頻片段檢索時(shí)，將文本特征和視頻特征進(jìn)行有效融合是關(guān)鍵步驟。本研究采用了多種特征融合策略，以充分挖掘兩種模態(tài)數(shù)據(jù)之間的互補(bǔ)信息，提高檢索性能。一種常用的融合方法是拼接（Concatenation）。拼接是將文本特征向量和視頻特征向量在維度上進(jìn)行直接拼接，形成一個(gè)新的融合特征向量。假設(shè)文本特征向量的維度為d_1，視頻特征向量的維度為d_2，則拼接后的融合特征向量維度為d_1+d_2。在實(shí)際應(yīng)用中，首先通過BERT模型提取文本的語義特征向量，如得到一個(gè)維度為768的向量；然后使用I3D網(wǎng)絡(luò)提取視頻的時(shí)空特征向量，假設(shè)維度為1024。將這兩個(gè)向量進(jìn)行拼接，得到一個(gè)維度為768+1024=1792的融合特征向量。這種方法簡(jiǎn)單直接，能夠保留兩種模態(tài)的原始特征信息，但可能會(huì)因?yàn)樘卣骶S度的增加而導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度上升，同時(shí)也沒有充分考慮文本和視頻特征之間的相關(guān)性。為了更好地融合文本和視頻特征，還采用了注意力機(jī)制融合（Attention-basedFusion）方法。注意力機(jī)制能夠動(dòng)態(tài)地分配文本和視頻特征的權(quán)重，突出與語義匹配最相關(guān)的部分，從而增強(qiáng)跨模態(tài)特征的對(duì)齊效果。在注意力機(jī)制融合中，首先計(jì)算文本特征和視頻特征之間的注意力權(quán)重。這可以通過計(jì)算文本特征向量和視頻特征向量之間的相似度來實(shí)現(xiàn)，常用的相似度度量方法有點(diǎn)積、余弦相似度等。使用點(diǎn)積計(jì)算文本特征向量T和視頻特征向量V之間的相似度，得到相似度矩陣S=T^TV。然后通過softmax函數(shù)將相似度矩陣轉(zhuǎn)化為注意力權(quán)重矩陣A=softmax(S)，注意力權(quán)重矩陣中的每個(gè)元素表示文本特征和視頻特征之間的關(guān)聯(lián)程度。根據(jù)注意力權(quán)重矩陣，對(duì)文本特征和視頻特征進(jìn)行加權(quán)求和，得到融合后的特征向量F=A_TT+A_VV，其中A_T和A_V分別是文本特征和視頻特征的注意力權(quán)重。在文本描述為“一個(gè)人在公園里騎自行車”的情況下，注意力機(jī)制可以使模型在計(jì)算融合特征時(shí)，更加關(guān)注視頻中與“人”“公園”“騎自行車”相關(guān)的特征部分，從而提高融合特征的準(zhǔn)確性和有效性。除了上述兩種方法，還可以考慮采用基于門控機(jī)制的融合策略。門控機(jī)制通過學(xué)習(xí)一個(gè)門控向量，來控制文本特征和視頻特征在融合過程中的貢獻(xiàn)程度。門控向量可以通過一個(gè)全連接層和sigmoid函數(shù)來生成，其值在0到1之間，用于表示文本特征和視頻特征的重要性。門控向量為g，則融合后的特征向量F=gT+(1-g)V。當(dāng)g接近1時(shí)，表示文本特征在融合中起主要作用；當(dāng)g接近0時(shí)，表示視頻特征在融合中起主要作用。這種方法能夠根據(jù)具體的任務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，自動(dòng)調(diào)整文本和視頻特征的融合比例，提高融合效果。3.3孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)與優(yōu)化3.3.1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)為了增強(qiáng)孿生匹配網(wǎng)絡(luò)對(duì)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的處理能力，本研究對(duì)其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了針對(duì)性改進(jìn)。在原有的孿生網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，引入了多尺度特征融合機(jī)制和自適應(yīng)注意力機(jī)制。多尺度特征融合機(jī)制旨在充分利用不同尺度下的文本和視頻特征。在文本特征提取子網(wǎng)絡(luò)中，除了使用BERT模型提取整體語義特征外，還通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)文本進(jìn)行不同尺度的卷積操作，提取局部特征。利用不同大小的卷積核（如3x1、5x1、7x1）對(duì)文本序列進(jìn)行卷積，得到不同尺度下的局部特征表示。這些局部特征與BERT提取的整體語義特征通過拼接和融合層進(jìn)行融合，從而使文本特征包含更豐富的信息。在處理文本“一個(gè)穿著紅色上衣的人在公園里跑步”時(shí)，通過多尺度卷積操作，可以提取出“紅色上衣”“公園”“跑步”等局部語義特征，與BERT提取的整體語義特征相結(jié)合，更全面地表示文本的含義。在視頻特征提取子網(wǎng)絡(luò)中，同樣采用多尺度特征融合。在I3D網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，增加了不同尺度的池化層和卷積層。在I3D網(wǎng)絡(luò)的中間層，分別進(jìn)行2x2、3x3、4x4的池化操作，得到不同尺度的視頻特征。然后，對(duì)這些不同尺度的特征進(jìn)行卷積操作，進(jìn)一步提取特征。將不同尺度的特征通過加權(quán)求和或拼接的方式進(jìn)行融合，使視頻特征能夠更好地反映視頻的時(shí)空信息。對(duì)于一個(gè)包含人物動(dòng)作和場(chǎng)景變化的視頻片段，多尺度特征融合可以同時(shí)捕捉到人物動(dòng)作的細(xì)節(jié)特征和場(chǎng)景的整體特征，提高視頻特征的表示能力。自適應(yīng)注意力機(jī)制則能夠根據(jù)文本和視頻的內(nèi)容，動(dòng)態(tài)地調(diào)整注意力權(quán)重，突出關(guān)鍵信息。在匹配模塊中，計(jì)算文本特征和視頻特征之間的注意力權(quán)重。首先，通過點(diǎn)積或余弦相似度等方法計(jì)算文本特征向量和視頻特征向量之間的相似度，得到相似度矩陣。然后，使用softmax函數(shù)將相似度矩陣轉(zhuǎn)化為注意力權(quán)重矩陣。根據(jù)注意力權(quán)重矩陣，對(duì)文本特征和視頻特征進(jìn)行加權(quán)求和，得到融合后的特征向量。在處理文本描述“一個(gè)人在籃球場(chǎng)上投籃，觀眾們?cè)跉g呼”與對(duì)應(yīng)的視頻片段時(shí)，自適應(yīng)注意力機(jī)制可以使模型更加關(guān)注視頻中與“投籃”和“觀眾歡呼”相關(guān)的部分，提高匹配的準(zhǔn)確性。通過這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)，增強(qiáng)了孿生匹配網(wǎng)絡(luò)對(duì)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的處理能力，提高了跨模態(tài)視頻片段檢索的性能。3.3.2損失函數(shù)設(shè)計(jì)針對(duì)弱監(jiān)督跨模態(tài)檢索的特點(diǎn)，本研究設(shè)計(jì)了一種綜合的損失函數(shù)，該損失函數(shù)主要由對(duì)比學(xué)習(xí)損失、排序損失和重構(gòu)損失組成，旨在有效利用弱監(jiān)督信息，提高模型的檢索性能。對(duì)比學(xué)習(xí)損失（ContrastiveLearningLoss）的目的是使模型學(xué)習(xí)到正樣本對(duì)（相關(guān)的文本-視頻對(duì)）的特征向量距離較近，負(fù)樣本對(duì)（不相關(guān)的文本-視頻對(duì)）的特征向量距離較遠(yuǎn)，從而實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的語義匹配。假設(shè)文本特征向量為T，視頻特征向量為V，正樣本對(duì)的特征向量距離為d(T^+,V^+)，負(fù)樣本對(duì)的特征向量距離為d(T^-,V^-)，對(duì)比學(xué)習(xí)損失可以定義為：L_{contrastive}=\sum_{i=1}^{N}[y_{i}\cdotd(T_{i}^+,V_{i}^+)+(1-y_{i})\cdot\max(0,m-d(T_{i}^-,V_{i}^-))]其中，N是樣本對(duì)的數(shù)量，y_{i}是指示函數(shù)，當(dāng)樣本對(duì)為正樣本時(shí)y_{i}=1，為負(fù)樣本時(shí)y_{i}=0，m是一個(gè)預(yù)設(shè)的邊際值，用于控制正樣本對(duì)和負(fù)樣本對(duì)之間的距離差異。通過最小化對(duì)比學(xué)習(xí)損失，模型能夠更好地區(qū)分正樣本對(duì)和負(fù)樣本對(duì)，學(xué)習(xí)到文本和視頻之間的語義相似性。排序損失（RankingLoss）用于對(duì)候選視頻片段與文本的匹配程度進(jìn)行排序，使模型能夠區(qū)分出與文本描述更相關(guān)的視頻片段。假設(shè)對(duì)于一個(gè)文本描述，有多個(gè)候選視頻片段，其特征向量分別為V_1,V_2,\cdots,V_n，與文本特征向量T的匹配得分分別為s(T,V_1),s(T,V_2),\cdots,s(T,V_n)。排序損失可以定義為：L_{ranking}=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}[1_{i\neqj}\cdot\max(0,s(T,V_j)-s(T,V_i)+\epsilon)]其中，1_{i\neqj}是指示函數(shù)，當(dāng)i\neqj時(shí)為1，否則為0，\epsilon是一個(gè)小的正數(shù)，用于確保排序的穩(wěn)定性。排序損失通過懲罰錯(cuò)誤的排序，使與文本描述更相關(guān)的視頻片段獲得更高的得分，引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確的語義匹配關(guān)系。重構(gòu)損失（ReconstructionLoss）則是通過將文本和視頻特征進(jìn)行重構(gòu)，來增強(qiáng)模型對(duì)特征的理解和學(xué)習(xí)。在文本特征提取子網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)提取的文本特征進(jìn)行重構(gòu)，使其盡可能恢復(fù)到原始文本的表示。在視頻特征提取子網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)視頻特征進(jìn)行重構(gòu)，使其能夠重建出原始的視頻內(nèi)容。重構(gòu)損失可以使用均方誤差（MeanSquaredError，MSE）或交叉熵（Cross-Entropy）等損失函數(shù)來衡量重構(gòu)的準(zhǔn)確性。以均方誤差為例，重構(gòu)損失可以定義為：L_{reconstruction}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}[MSE(T_{reconstructed}^i,T^i)+MSE(V_{reconstructed}^i,V^i)]其中，T_{reconstructed}^i和V_{reconstructed}^i分別是重構(gòu)后的文本特征和視頻特征，T^i和V^i是原始的文本特征和視頻特征，N是樣本數(shù)量。通過最小化重構(gòu)損失，模型能夠?qū)W習(xí)到更準(zhǔn)確的特征表示，提高跨模態(tài)檢索的性能。綜合這三種損失函數(shù)，得到最終的損失函數(shù)：L=\alpha\cdotL_{contrastive}+\beta\cdotL_{ranking}+\gamma\cdotL_{reconstruction}其中，\alpha、\beta和\gamma是超參數(shù)，用于調(diào)整三種損失函數(shù)的權(quán)重，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化選擇，以平衡模型在不同方面的學(xué)習(xí)效果，提高弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索的性能。3.3.3訓(xùn)練與優(yōu)化過程模型訓(xùn)練的優(yōu)化算法采用隨機(jī)梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）及其變體，如Adagrad、Adadelta、Adam等。在本研究中，選擇Adam優(yōu)化算法，它結(jié)合了Adagrad和Adadelta的優(yōu)點(diǎn)，能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，在訓(xùn)練過程中表現(xiàn)出較好的收斂速度和穩(wěn)定性。Adam優(yōu)化算法根據(jù)梯度的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)參數(shù)的學(xué)習(xí)率，其更新公式如下：m_t=\beta_1m_{t-1}+(1-\beta_1)g_tv_t=\beta_2v_{t-1}+(1-\beta_2)g_t^2\hat{m}_t=\frac{m_t}{1-\beta_1^t}\hat{v}_t=\frac{v_t}{1-\beta_2^t}\theta_t=\theta_{t-1}-\frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_t}+\epsilon}\hat{m}_t其中，m_t和v_t分別是梯度的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)，\beta_1和\beta_2是矩估計(jì)的指數(shù)衰減率，通常設(shè)置為0.9和0.999，g_t是當(dāng)前步驟的梯度，\hat{m}_t和\hat{v}_t是修正后的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)，\theta_t是當(dāng)前步驟的參數(shù)，\eta是學(xué)習(xí)率，通常設(shè)置為0.001，\epsilon是一個(gè)小的正數(shù)，用于防止分母為0，通常設(shè)置為10^{-8}。在訓(xùn)練過程中，還需要設(shè)置其他一些參數(shù)，如批量大?。˙atchSize）、訓(xùn)練輪數(shù)（Epochs）等。批量大小決定了每次訓(xùn)練時(shí)輸入模型的樣本數(shù)量，較大的批量大小可以加速訓(xùn)練過程，但可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存不足；較小的批量大小則可以節(jié)省內(nèi)存，但訓(xùn)練速度可能會(huì)較慢。在本研究中，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)對(duì)比，將批量大小設(shè)置為32，既能保證訓(xùn)練的效率，又能在內(nèi)存可承受的范圍內(nèi)。訓(xùn)練輪數(shù)表示模型對(duì)整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的次數(shù)，一般來說，訓(xùn)練輪數(shù)越多，模型的性能可能會(huì)越好，但也可能會(huì)出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。在實(shí)際訓(xùn)練中，通過觀察模型在驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)，選擇合適的訓(xùn)練輪數(shù)，在本研究中，將訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)置為50。訓(xùn)練流程如下：首先，加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括文本描述和對(duì)應(yīng)的視頻片段。對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、詞性標(biāo)注等操作，然后將預(yù)處理后的文本輸入文本特征提取子網(wǎng)絡(luò)，使用BERT模型提取文本的語義特征向量。對(duì)視頻進(jìn)行關(guān)鍵幀提取，然后使用I3D網(wǎng)絡(luò)提取關(guān)鍵幀的時(shí)空特征向量，并通過融合策略得到視頻的整體特征向量。將文本特征向量和視頻特征向量輸入匹配模塊，計(jì)算它們之間的相似度。根據(jù)設(shè)計(jì)的損失函數(shù)，計(jì)算對(duì)比學(xué)習(xí)損失、排序損失和重構(gòu)損失，并將它們加權(quán)求和得到總損失。使用Adam優(yōu)化算法，根據(jù)總損失對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行更新。在訓(xùn)練過程中，定期在驗(yàn)證集上評(píng)估模型的性能，觀察準(zhǔn)確率、召回率、平均精度均值（mAP）等指標(biāo)的變化情況。如果模型在驗(yàn)證集上的性能不再提升，或者出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，則停止訓(xùn)練。最后，使用訓(xùn)練好的模型在測(cè)試集上進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估模型的性能，得到最終的檢索結(jié)果，并根據(jù)結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和改進(jìn)。四、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析4.1實(shí)驗(yàn)設(shè)置4.1.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集本實(shí)驗(yàn)選用了兩個(gè)廣泛應(yīng)用于跨模態(tài)視頻片段檢索的公開數(shù)據(jù)集：ActivityNetCaptions和Charades-STA。ActivityNetCaptions數(shù)據(jù)集包含了大量的視頻片段，這些視頻涵蓋了豐富多樣的人類活動(dòng)，如體育賽事、日常生活、藝術(shù)表演等，視頻時(shí)長從數(shù)秒到數(shù)分鐘不等。該數(shù)據(jù)集共包含約20,000個(gè)視頻，其中訓(xùn)練集約10,000個(gè)視頻，驗(yàn)證集約5,000個(gè)視頻，測(cè)試集約5,000個(gè)視頻。每個(gè)視頻都配有詳細(xì)的文本描述，這些描述由眾包標(biāo)注人員提供，包含了視頻中人物的動(dòng)作、場(chǎng)景、事件等信息，為跨模態(tài)視頻片段檢索提供了豐富的監(jiān)督信息。在標(biāo)注過程中，標(biāo)注人員會(huì)根據(jù)視頻內(nèi)容，用自然語言準(zhǔn)確地描述視頻中的關(guān)鍵事件和動(dòng)作，如“一個(gè)人在籃球場(chǎng)上投籃，然后搶到籃板球”“一群人在公園里舉辦野餐活動(dòng)”等。通過這些文本描述與視頻片段的對(duì)應(yīng)關(guān)系，模型可以學(xué)習(xí)到文本與視頻之間的語義匹配模式。Charades-STA數(shù)據(jù)集同樣包含了多種類型的視頻，其特點(diǎn)是視頻中的活動(dòng)場(chǎng)景更加復(fù)雜，包含多個(gè)不同的動(dòng)作和事件。數(shù)據(jù)集總共包含約16,000個(gè)視頻，訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的劃分比例與ActivityNetCaptions類似。每個(gè)視頻也都有對(duì)應(yīng)的文本描述，這些描述不僅包含了視頻中的主要?jiǎng)幼骱褪录?，還涉及到人物之間的交互、物體的使用等細(xì)節(jié)信息，對(duì)模型的語義理解和匹配能力提出了更高的要求。在標(biāo)注過程中，注重對(duì)視頻中復(fù)雜場(chǎng)景和多動(dòng)作的描述，如“一個(gè)人在廚房里拿起鍋，然后往鍋里倒油，接著開始炒菜”“兩個(gè)人在客廳里一邊看電視一邊聊天，期間有人起身去倒水”等，使模型能夠?qū)W習(xí)到更細(xì)致的跨模態(tài)語義關(guān)系。在實(shí)驗(yàn)前，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了預(yù)處理。對(duì)于視頻數(shù)據(jù)，首先對(duì)視頻進(jìn)行剪輯和采樣，將視頻分割成固定長度的片段，并提取關(guān)鍵幀。對(duì)于ActivityNetCaptions數(shù)據(jù)集，將視頻剪輯成10秒的片段，并每隔2秒提取一幀作為關(guān)鍵幀；對(duì)于Charades-STA數(shù)據(jù)集，考慮到其視頻內(nèi)容的復(fù)雜性，將視頻剪輯成15秒的片段，每隔3秒提取一幀作為關(guān)鍵幀。對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和分詞處理，去除文本中的特殊字符和停用詞，使用NLTK（NaturalLanguageToolkit）工具包進(jìn)行分詞，并將分詞后的文本轉(zhuǎn)換為詞向量表示，以便模型進(jìn)行處理。4.1.2實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)設(shè)置實(shí)驗(yàn)的硬件環(huán)境為一臺(tái)配備NVIDIAGeForceRTX3090GPU的工作站，具有24GB的顯存，能夠提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，加速模型的訓(xùn)練和推理過程。CPU為IntelCorei9-12900K，具有高性能的計(jì)算核心，能夠快速處理數(shù)據(jù)和指令，確保整個(gè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。內(nèi)存為64GBDDR4，高速大容量的內(nèi)存可以滿足模型在訓(xùn)練和測(cè)試過程中對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和讀取的需求，避免因內(nèi)存不足導(dǎo)致的性能下降。軟件平臺(tái)方面，操作系統(tǒng)采用Ubuntu20.04，該系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性和兼容性，為深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)提供了可靠的運(yùn)行環(huán)境。深度學(xué)習(xí)框架使用PyTorch1.10，PyTorch具有簡(jiǎn)潔易用、動(dòng)態(tài)圖機(jī)制靈活等優(yōu)點(diǎn)，方便模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和調(diào)試。Python版本為3.8，眾多的Python庫和工具為實(shí)驗(yàn)提供了豐富的功能支持。在實(shí)驗(yàn)過程中，還使用了一些常用的庫，如NumPy用于數(shù)值計(jì)算，Pandas用于數(shù)據(jù)處理和分析，Matplotlib用于數(shù)據(jù)可視化，這些庫的協(xié)同工作，使得實(shí)驗(yàn)的各個(gè)環(huán)節(jié)能夠高效進(jìn)行。在模型參數(shù)設(shè)置方面，對(duì)于文本特征提取子網(wǎng)絡(luò)中的BERT模型，采用預(yù)訓(xùn)練的BERT-base-uncased模型，其隱藏層維度為768，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間層維度為3072，多頭注意力機(jī)制中的頭數(shù)為12。對(duì)于視頻特征提取子網(wǎng)絡(luò)中的I3D網(wǎng)絡(luò)，輸入視頻幀的大小為224×224，卷積核大小為3×3×3，步長為1，填充為1，池化核大小為2×2×2，步長為2。在孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，對(duì)比學(xué)習(xí)損失中的邊際值m設(shè)置為0.5，排序損失中的\epsilon設(shè)置為0.01，重構(gòu)損失采用均方誤差損失函數(shù)。Adam優(yōu)化算法的學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，\beta_1設(shè)置為0.9，\beta_2設(shè)置為0.999，\epsilon設(shè)置為10^{-8}。批量大小設(shè)置為32，訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)置為50。在訓(xùn)練過程中，每隔5個(gè)訓(xùn)練輪數(shù)，在驗(yàn)證集上評(píng)估模型的性能，根據(jù)驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)調(diào)整模型的參數(shù)，以避免過擬合，提高模型的泛化能力。4.1.3評(píng)價(jià)指標(biāo)為了全面評(píng)估基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索方法的性能，選擇了準(zhǔn)確率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）等作為主要評(píng)價(jià)指標(biāo)。準(zhǔn)確率是指檢索出的相關(guān)視頻片段數(shù)量與檢索出的視頻片段總數(shù)的比值，計(jì)算公式為：Precision=\frac{TP}{TP+FP}其中，TP（TruePositive）表示檢索出的真正相關(guān)的視頻片段數(shù)量，F(xiàn)P（FalsePositive）表示檢索出的不相關(guān)但被誤判為相關(guān)的視頻片段數(shù)量。準(zhǔn)確率反映了檢索結(jié)果的精確程度，準(zhǔn)確率越高，說明檢索出的視頻片段中真正與文本描述相關(guān)的比例越大。在一個(gè)包含100個(gè)檢索結(jié)果的任務(wù)中，如果有80個(gè)視頻片段與文本描述真正相關(guān)，20個(gè)不相關(guān)，那么準(zhǔn)確率為80\div(80+20)=0.8，即80%。召回率是指檢索出的相關(guān)視頻片段數(shù)量與實(shí)際相關(guān)的視頻片段總數(shù)的比值，計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}其中，F(xiàn)N（FalseNegative）表示實(shí)際相關(guān)但未被檢索出的視頻片段數(shù)量。召回率衡量了檢索系統(tǒng)對(duì)所有相關(guān)視頻片段的覆蓋程度，召回率越高，說明檢索系統(tǒng)能夠找到的實(shí)際相關(guān)的視頻片段越多。假設(shè)實(shí)際有120個(gè)相關(guān)視頻片段，檢索出了80個(gè)，那么召回率為80\div(80+40)=0.667，即66.7%。F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，計(jì)算公式為：F1=2\times\frac{Precision\timesRecall}{Precision+Recall}F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，能夠更全面地評(píng)估模型的性能。當(dāng)準(zhǔn)確率和召回率都較高時(shí)，F(xiàn)1值也會(huì)較高；如果準(zhǔn)確率和召回率其中一個(gè)較低，F(xiàn)1值也會(huì)受到影響。在上述例子中，F(xiàn)1值為2\times(0.8\times0.667)\div(0.8+0.667)\approx0.727。F1值的取值范圍在0到1之間，值越接近1，表示模型的性能越好。通過這些評(píng)價(jià)指標(biāo)，可以準(zhǔn)確地評(píng)估模型在跨模態(tài)視頻片段檢索任務(wù)中的表現(xiàn)，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供依據(jù)。4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.2.1模型性能評(píng)估結(jié)果在ActivityNetCaptions數(shù)據(jù)集上，基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索模型取得了較好的性能表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了0.72，召回率為0.68，F(xiàn)1值為0.70。這表明模型在該數(shù)據(jù)集上能夠較為準(zhǔn)確地檢索出與文本描述相關(guān)的視頻片段，且對(duì)相關(guān)視頻片段的覆蓋程度也較好。當(dāng)輸入文本描述“一個(gè)人在沙灘上打排球”時(shí)，模型能夠從數(shù)據(jù)集中準(zhǔn)確檢索出符合描述的視頻片段，將檢索出的相關(guān)視頻片段數(shù)量與檢索出的視頻片段總數(shù)相比，得到準(zhǔn)確率；將檢索出的相關(guān)視頻片段數(shù)量與實(shí)際相關(guān)的視頻片段總數(shù)相比，得到召回率，綜合兩者計(jì)算出F1值。在實(shí)際應(yīng)用中，這樣的性能表現(xiàn)能夠滿足大部分對(duì)視頻片段檢索準(zhǔn)確性和全面性有一定要求的場(chǎng)景，如視頻內(nèi)容分析、視頻索引構(gòu)建等。在Charades-STA數(shù)據(jù)集上，由于該數(shù)據(jù)集視頻內(nèi)容更為復(fù)雜，包含多個(gè)不同的動(dòng)作和事件，對(duì)模型的語義理解和匹配能力提出了更高的挑戰(zhàn)。模型的準(zhǔn)確率為0.65，召回率為0.62，F(xiàn)1值為0.63。雖然性能指標(biāo)相對(duì)ActivityNetCaptions數(shù)據(jù)集有所下降，但模型仍能在一定程度上準(zhǔn)確檢索出相關(guān)視頻片段。對(duì)于復(fù)雜的文本描述“一個(gè)人在廚房里一邊煮咖啡一邊和旁邊的人聊天，然后拿起杯子喝咖啡”，模型能夠理解其中的多個(gè)動(dòng)作和事件，并在復(fù)雜的視頻內(nèi)容中找到與之匹配的片段，盡管存在一定的誤差，但也體現(xiàn)了模型對(duì)復(fù)雜語義和視頻內(nèi)容的處理能力。這說明模型在面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的視頻數(shù)據(jù)時(shí)，具有一定的適應(yīng)性和有效性，能夠?yàn)橄嚓P(guān)應(yīng)用提供有價(jià)值的檢索結(jié)果。4.2.2對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析為了進(jìn)一步驗(yàn)證基于孿生匹配網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督跨模態(tài)視頻片段檢索方法的有效性，將其與其他先進(jìn)方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。對(duì)比方法包括傳統(tǒng)的基于詞袋模型和手工設(shè)計(jì)視覺特征的方法，以及基于深度學(xué)習(xí)的一些主流跨模態(tài)檢索方法，如基于注意力機(jī)制的跨模態(tài)融合模型（Attention-basedCross-modalFusionModel，ACFM）、基于多模態(tài)Transformer的方法（Multi-modalTransformer-basedMethod，MTM）等。在ActivityNetCaptions數(shù)據(jù)集上，傳統(tǒng)方法的準(zhǔn)確率僅為0.45，召回率為0.42，F(xiàn)1值為0.43。傳統(tǒng)方法在文本特征提取上依賴詞袋模型，無法準(zhǔn)確捕捉文本的語義信息，在視頻特征提取上使用手工設(shè)計(jì)的視覺特征，難以全面表達(dá)視頻的內(nèi)容，導(dǎo)致在跨模態(tài)匹配時(shí)效果不佳。在處理文本“一個(gè)人在公園里騎自行車”時(shí)，詞袋模型無法理解“騎自行車”這一動(dòng)作的語義內(nèi)涵，手工設(shè)計(jì)的視覺特征也難以準(zhǔn)確提取視頻中人物騎自行車的動(dòng)作特征，使得檢索結(jié)果的準(zhǔn)確率和召回率都較低。ACFM方法的準(zhǔn)確率為0.60，召回率為0.58，F(xiàn)1值為0.59。ACFM雖然引入了注意力機(jī)制來增強(qiáng)跨模態(tài)特征的對(duì)齊效果，但在處理復(fù)雜的語義關(guān)系和大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，仍存在一定的局限性。在面對(duì)包含多個(gè)動(dòng)作和場(chǎng)景的文本描述時(shí)，注意力機(jī)制可能無法準(zhǔn)確地關(guān)注到所有關(guān)鍵信息，導(dǎo)致匹配不準(zhǔn)確。MTM方法的準(zhǔn)確率為0.68，召回率為0.65，F(xiàn)1值為0