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5 分钟实现「视频检索」:基于内容理解,无需任何标签

Notebook 教程: text-video retrieval [1] 「视频检索」任务就是输入一段文本,检索出最符合文本描述的视频。随着各类视频平台的兴起和火爆,网络上视频的数量呈现井喷式增长,「视频检索」成为人们高效查找视频的一项新需求。 传统的视频检索通常要求视频带有额外的文字标签,通过匹配查询语句的关键词与视频标签实现检索。这一方案存在一个很大的缺陷,由于缺乏对语义的理解,该系统高度依赖关键词和视频标签,与真正的内容匹配存在差距。 随着深度学习在计算机视觉和自然语言领域上的高速发展,「视频文本跨模态检索」能够理解文字和视频的内容,从而实现视频与文本之间的匹配。相比传统方法,基于内容理解的视频检索也更加接近人类的思考逻辑。 目前主流的实践方法是将视频和文本编码成特征向量,由于含义相近的向量在空间中的位置也是相近的,我们可以通过计算向量之间的相似度实现文本-视频跨模态检索任务。 视频作为一种非结构化数据,其类型丰富、信息量复杂、处理门槛较高。而视频与文本又各属不同类型的数据,处理这种跨模态的任务具有一定的难度。 在本文中,借助专门处理非结构化数据的工具,如向量数据库 Milvu...

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