Feb, 2018

连续视频流中的事件检测和描述

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TL;DRJEDDi-Net 是一种用于密集视频字幕生成的神经网络，它通过三维卷积层对输入视频流进行连续编码，并使用时间池化特征提出可变长度的时间事件，再生成它们的字幕。在大规模数据集上，JEDDi-Net 表现出了优异的性能。
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发现论文，激发创造
  • 密集视频字幕生成中的事件定位与描述

    本文提出了一种新的密集视频字幕生成框架，该框架将时间上的事件提案的本地化和生成句子主体的合并，通过端到端的联合训练结构。这种模型在 ActivityNet Captions 数据集上的实验显示出了与现有技术相比的明显改进，创造了 12.96％的新的 METEOR 记录。

    Apr, 2018

  • 简化密集视频字幕生成

    本文提出了一种新颖的密集视频字幕框架，它通过显式建模视频中事件的时间依赖性并利用先前事件的视觉和语言上下文来实现连贯的叙述。该框架由事件序列生成网络和序列视频字幕网络组成，后者利用强化学习进行训练，并在事件和剧集两个级别上进行两级奖励以实现更好的上下文建模。在大多数指标上，该方法在 ActivityNet Captions 数据集上取得了出色的表现。

    Apr, 2019

  • 视频中弱监督稠密事件字幕生成

    本文提出一个无需时间片段注释的方法：针对视频中所有感兴趣事件的稠密描述，基于一一对应的假设，将该问题分解为事件字幕和句子定位的双重问题，并提出了一种循环系统来训练模型。通过大量实验结果证明了该方法在视频事件字幕和句子定位方面的有效性。

    Dec, 2018

  • 通过预训练将事件检测和字幕生成统一为序列生成

    本文定义了事件检测为序列生成任务，提出了一种统一的预训练和微调框架，以自然地增强事件检测和字幕生成之间的相互关联。实验结果表明，我们的模型优于最先进的方法，并且在额外的大规模视频文本数据上进行预训练可以进一步提升性能。

    Jul, 2022

  • 视频中的密集事件描述

    本篇研究介绍了一种能够在视频中检测和描述事件的新模型，同时使用过去和未来事件的上下文信息来联合描述所有事件，并介绍了一个用于密集事件字幕的基准测试集 ActivityNet Captions。

    May, 2017

  • 端到端密集视频字幕生成

    本文提出一种联合建模的方法，将稠密视频字幕的两个子任务共同作为一个序列生成任务，同时预测事件和相应的描述，并使用 YouCook2 和 ViTT 的实验结果表明了该方法的可行性和在大规模预训练模型中集成端到端密集视频字幕等复杂任务中的适用性。

    Apr, 2022

  • 清华大学人工智能联盟团队 2020 Activitynet 任务二技术报告：探索密集视频字幕的顺序事件检测

    提出了一种用于密集视频字幕的事件序列生成模型，通过双向时间依赖在一次传递中生成事件边界来探索视频中的时间关系，避免了低效的两阶段提议生成，并在事件字幕模型中取得了最新的性能。

    Jun, 2020

  • 使用并行解码技术的端到端稠密视频字幕生成

    本文提出了一种简单而有效的端到端稠密视频字幕生成框架 PDVC，其中通过在 transformer decoder 的顶部添加事件计数器，将原始视频精确地分割为多个事件片段，并在其基础上进行事件集合预测，从根本上提高了预测字幕的连贯性和可读性。

    Aug, 2021

  • 密集视频字幕：技术、数据集和评估协议综述

    使用 Dense Video Captioning (DVC) 技术，本文综述了在描述长视频时需要突出显示的相互关联事件、依赖关系、上下文、重叠事件、物体间的相互作用以及领域特定性等语义，同时讨论了 DVC 的子任务和它们的结果，涵盖视频特征提取、时间事件定位和密集字幕生成，还探讨了 DVC 所使用的数据集以及领域中的新挑战和未来趋势。

    Nov, 2023

  • 基于上下文门控双向注意力融合的密集视频字幕生成

    本研究提出一种双向提案方法、注意力融合和上下文门控机制，将提案与字幕模块结合到一个统一的框架中，以在活动网字幕数据集上实现相对增益超过 100％（Meteor 得分从 4.82 增加到 9.65）的优异表现。

    Mar, 2018