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简介动机贡献方法实验

简介

本文的作者来自浦项科技大学和首尔大学 下载链接

动机

在Grounding领域，早些的方法都可以归结为scan-and-localize framework，主要包括两个步骤：1. 生成proposals；2. 根据matching score进行选择。但是这一类方法存在很大的弊端：获得matching score的过程中，使用text query的全局特征，丢失了用于定位的细节信息。后续，有人对方法进行了改进，将此task视为注意力定位问题，通过回归解决。弊端：局限于最具有判别力的短语，没有对context进行全面的理解。

贡献

将text query分为多个短语，每个短语作为context，与video进行交互。从局部->全局，建模视频片段和短语的关系。实验结果，large margin。

方法

本文方法的整体框架如图所示。

实验

在Charades-STA数据集上的实验结果： 在ActivityNet Captions数据集上的实验结果： 在Charades-STA数据集上的消融实验：