COOT：用于视频-文本表征学习的协作式分层Transformer

许多现实世界的视频-文本任务涉及不同粒度层次，例如帧与词、片段与句子，或视频与段落，每一层次均具有独特的语义特征。本文提出一种协作式分层Transformer（Cooperative Hierarchical Transformer, COOT），旨在利用这种层次化结构信息，并建模不同粒度层次之间以及多模态之间的交互关系。该方法包含三个核心组件：一个注意力感知的特征聚合层，用于捕捉局部时间上下文信息（即层内交互，如片段内部）；一个上下文Transformer模块，用于学习低层与高层语义之间的交互关系（即层间交互，如片段-视频、句子-段落）；以及一种跨模态循环一致性损失，用于连接视频与文本模态。实验结果表明，该方法在多个基准测试上均达到或超过当前最优性能，同时模型参数量极少。相关代码已开源，可通过 https://github.com/gingsi/coot-videotext 获取。