VidVec:纯文本优化实现零样本视频文本检索
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VidVec:纯文本优化实现零样本视频文本检索
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AI 综述
Issar Tzachor、Dvir Samuel、Rami Ben-Ari 提出 VidVec,一种不需要视频文本配对数据的纯文本优化方法:把预训练多模态大语言模型(MLLM)的中间层嵌入与校准后的 MLLM 头结合,零样本完成视频文本检索。 该方法用密集视频描述和短摘要做文本对齐。作者称,其效果超过使用视频文本配对监督训练的版本,并在常见视频文本检索基准上取得当前最优性能。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展11月4日 13:00
VidVec:用纯文本优化释放视频 MLLM 嵌入的视频文本检索能力报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · cs.AIVidVec:用纯文本优化释放视频 MLLM 嵌入的视频文本检索能力
VidVec 提出一种无需配对多模态数据的纯文本优化方法,把预训练多模态大语言模型(MLLM,Multimodal Large Language Model)的中间层嵌入与校准后的 MLLM 头结合,零样本即可完成视频文本检索。该方法用密集视频描述和短摘要做文本对齐,效果超过使用视频文本配对监督训练的版本,并在常见视频文本检索基准上取得当前最优性能。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 1011月4日 14:00
- 近 24 小时变化
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