本文主要研究视频摘要中的评估方法，并提出了基于视频分割的替代方法，在使用两个知名的基准数据集进行研究时，惊奇地发现随机生成的视频摘要达到了与人类生成的摘要相当甚至更好的性能表现，并且视频分割对性能指标的影响最大。

Mar, 2019

该论文将视频摘要提出了内容为基础的推荐问题，使用可扩展的深度神经网络在显式建模的片段和视频上进行预测，通过场景和动作识别来寻找视频理解任务不同方面之间的相关性，同时讨论音频和视觉特征在总结任务中的影响，并通过数据增强和多任务学习来防止模型过度拟合。该模型最终在 ICCV 2019 CoView Workshop Challenge Track 中获得第一名。

Oct, 2019

视频摘要是一个至关重要的研究领域，旨在从当今海量视频内容中高效浏览和检索相关信息。尽管视频摘要的重要性，缺乏多样化和有代表性的数据集阻碍了算法的全面评估和基准测试。为了克服数据稀缺的挑战并改进评估，我们提出了一种利用视频数据结构和信息生成信息摘要的无监督方法。此外，我们还引入了一种专门用于视频摘要的创新评估流程。实验结果表明，我们的无需训练的框架优于现有的无监督方法，并与最先进的监督方法取得竞争性结果。

Apr, 2024

基于对人类生成的视频摘要的洞察，本论文提出了一种新的视频摘要方法，该方法利用条件建模的视角，引入多个有意义的随机变量和联合分布来刻画视频摘要的关键组成部分，并利用辅助分布改进模型的训练。设计了条件注意力模块来减轻多模态输入可能导致的性能下降，该方法融合了以上创新设计选择，旨在缩小人工生成和机器生成视频摘要之间的差距。大量实验证明该方法优于现有方法，并在常用视频摘要数据集上实现了最先进的性能。

Nov, 2023

我们提出了一个新的联合视频和文本摘要任务，旨在生成一个缩短的视频剪辑和相应的文本摘要，我们通过构建一个大规模的人类注释数据集 - VideXum 来解决此问题，并使用新的度量标准 VT-CLIPScore 来评估跨模态摘要的语义一致性。我们提出的 VTSUM-BILP 模型在此任务上取得了有希望的性能，并为未来研究建立了基准。

Mar, 2023

本文结合了多种自然语言处理技术和视频处理技术，将长视频转换为相对较短的单一视频，还探索了多个视频的合并摘要，证明视频摘要是一项困难但重要的工作，具有进一步研究和开发的潜力，这得益于自然语言处理模型的发展。

Dec, 2023

本文使用伪摘要的方法，提出了一种结合上下文感知时态视频编码器和片段评分转换器的教学视频摘要网络，并将其应用于 WikiHow Summaries 数据集。结果表明，该模型在教学视频摘要方面显著优于各基准和最先进的视频摘要模型。

Aug, 2022

本文提出一种基于监督学习的、端到端深度学习的方法，用于生成与文本查询相关联的视频摘要。该方法提出了包括视频摘要控制器、视频摘要生成器和视频摘要输出模块在内的一整套系统，并介绍了一个包含帧级别相关性评分标签的数据集。实验结果表明，文本查询可以控制视频摘要，且可提高模型的性能。

Apr, 2020

该论文提出了一种基于深度视频特征和聚类的视频摘要技术，旨在更高效地生成互联网视频的概览，该技术通过设计一种映射视频和描述的深度神经网络来将视频元素转化为语义空间。

Sep, 2016

该研究提出了一种将社交媒体评论和视频相结合的简单而有效的方法来创建电视事件的多媒体摘要，包括基于人物提及频率的场景识别和在此时段内自动选择相关 tweets 和视频画面等。

Mar, 2022