跨越视觉、听觉和文本：多模态转换器在视频检索中的应用

人工智能

2023-11-02 20:12:37

利用多模态转换器提升视频检索精度

传统视频检索的局限性

视频检索一直是多媒体信息检索的重要组成部分。然而，传统的基于标签的检索方法存在着诸多限制。标签往往需要大量人工标注，既费时费力，又无法保证其准确性和完整性。

多模态转换器的优势

随着深度学习技术的蓬勃发展，多模态转换器应运而生。它通过同时处理视觉、听觉和文本等多种模态信息，将它们转换为统一的语义表示，有效克服了传统检索方法的局限性，极大地提升了检索精度。

多模态转换器的原理

多模态转换器由编码器、解码器和融合层构成。编码器负责将不同模态的信息编码成中间表示，解码器将中间表示解码成查询，而融合层则将查询与数据库中的视频进行匹配，返回最相关的结果。

具体的实现

我们构建的多模态转换器采用 Transformer 模型作为编码器，它能够高效地将视频中的视觉特征、音频特征和文本信息映射到统一的语义空间。此外，我们还运用了多头注意力机制，它通过相似性计算，将查询与数据库中的视频进行比对，提取最匹配的结果。

代码示例

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 初始化 BERT 模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 加载视频特征和音频特征
visual_features = torch.load('visual_features.pt')
audio_features = torch.load('audio_features.pt')

# 将视频特征、音频特征和文本信息拼接起来
features = torch.cat([visual_features, audio_features, text_features], dim=1)

# 使用 BERT 模型对拼接后的特征进行编码
encoded_features = model(features)

# 将编码后的特征解码成查询
query = decoder(encoded_features)

# 在数据库中检索最相似的视频
results = database.search(query)