摘要
当前内容感知的视频检索研究亟需更高层次的视频表征，以描述相关事件、场景等之间的长程语义依赖关系。然而，现有方法通常将视频帧视为独立图像或短片段进行处理，难以有效建模长程语义依赖。本文提出一种名为TCA（Temporal Context Aggregation for Video Retrieval）的视频表征学习框架，该框架利用自注意力机制整合帧级特征间的长程时间上下文信息。为在视频检索数据集上训练该模型，我们进一步提出一种监督对比学习方法，该方法能够自动进行困难负样本挖掘，并结合记忆库（memory bank）机制以扩充负样本容量。在多个视频检索任务（包括CC_WEB_VIDEO、FIVR-200K和EVVE）上的大量实验表明，所提方法在使用视频级特征时，相较当前最优方法在FIVR-200K数据集上实现了约17%的mAP提升；同时，在推理速度方面，相较基于帧级特征的方法，实现了22倍的加速，且仍保持具有竞争力的性能表现。