使用层次图形推理实现细粒度视频文本检索

使用层次图形推理实现细粒度视频文本检索

hgr_v2tCode accompanying the paper "Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hg/hgr_v2t

本文将向您推荐一个创新的开源项目——Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning，这是一个在CVPR 2020上发表的论文的PyTorch实现。该项目采用层次图形推理方法，以解决视频和文本之间的细粒度匹配问题，从而提高检索精度。

项目介绍

该项目提供了一个强大的框架，用于在视频和文本之间进行精细的检索。利用层次图形推理（HGR）模型，它能够捕获视频序列中的复杂结构信息，并与文本描述进行深度匹配。通过构建和解析语义角色图，模型可以识别出文本中的关键实体和它们之间的关系，进一步提升匹配效果。

项目技术分析

该模型的核心是多层次匹配模块，它首先对视频特征进行平均池化处理，然后通过HGR模型逐层推理，以提取深层次的语义信息。模型采用了预训练的Resnet152模型（对于MSRVTT、TGIF和Youtube2Text数据集）或I3D特征（对于VATEX数据集）。此外，还提供了从句子到角色图的转换工具，使得新数据集的角色图构造变得简单易行。

项目及技术应用场景

• 视频搜索引擎：提高用户找到特定场景或事件的能力，例如搜索一个特定的体育动作或电影片段。
• 跨媒体理解：在多媒体数据分析、情感分析或自动视频摘要等任务中，为模型提供更准确的理解基础。
• 自动字幕生成：通过模型的精确定位功能，可以帮助系统更好地理解视频内容，生成更贴切的字幕。

项目特点

hgr_v2tCode accompanying the paper "Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hg/hgr_v2t