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T2VLAD: 基于局部全局对齐的文本视频检索

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内容

• 模型简介
• 数据准备
• 模型训练
• 模型测试
• 参考论文

在开始使用之前，您需要按照以下命令安装额外的依赖包：

python -m pip install paddlenlp

同时确保paddle版本为2.2.2。

模型简介

T2VLAD是百度在CVPR2021提出的文本视频检索模型。文本视频检索是一项具有挑战的任务，旨在基于自然语言处理描述搜索相关视频内容。这个问题的关键是在联合嵌入空间中测量文本-视频的相似性。T2VLAD设计了一种有效的全局-局部对齐方法，在三个标准的文本视频检索基准上取得了一致的改进，并以明显的优势超越了最先进的技术。

数据准备

MSR-VTT数据下载及准备请参考 MSR-VTT数据准备

模型训练

MSR-VTT数据集训练

下载数据并添加到 data/MSRVTT 文件夹下。

开始训练

• 训练启动命令如下:

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python3.7 train.py --config ./configs/msrvtt_transformers.json

T2VLAD在训练时使用了Ranger优化器，这里我们暂时没有支持Ranger优化器到的实现，目前可以使用AdamW优化器来完成训练。

模型测试

• 对下游任务：文本-视频检索，在MSR-VTT数据集上评估性能，评估脚本启动方式如下：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python3.7 test.py --config ./configs/msrvtt_transformers.json --resume ./T2VLAD_msrvtt.pdparams

MSR-VTT数据集测试精度: Text $\rightarrow$ Video

R@1	R@5	R@10	Median R	checkpoints
29.5	59.0	70.1	4	T2VLAD.pdparams

Video $\rightarrow$ Text

R@1	R@5	R@10	Median R
26.1	54.7	68.1	4

参考论文

• T2VLAD: Global-Local Sequence Alignment for Text-Video Retrieval , Xiaohan Wang, Linchao Zhu, Yi Yang