摘要
时间句子定位（Temporal Sentence Grounding）旨在从未剪辑的视频中检测出与自然语言查询最相关的时间片段。由于标注时间边界既费时又具有主观性，弱监督方法近年来受到越来越多关注。然而，现有大多数弱监督方法通过滑动窗口生成候选片段，这些候选片段与内容无关，质量较低。此外，这些方法通常从其他视频中随机采集正负视觉-语言样本对进行模型训练，忽略了同一视频内部高度相似的混淆片段，导致模型难以区分语义相近的场景。为此，本文提出对比候选生成方法（Contrastive Proposal Learning, CPL），以克服上述局限。具体而言，我们采用多个可学习的高斯函数，在同一视频内部生成正负候选片段，从而有效表征长视频中的多种事件。进一步地，我们设计了一种可控的“由易到难”负样本挖掘策略，从同一视频中提取负样本，有助于缓解模型优化难度，并使CPL能够准确区分高度混淆的视觉场景。实验结果表明，本文方法在Charades-STA和ActivityNet Captions两个基准数据集上均达到当前最优性能。代码与模型已开源，地址为：https://github.com/minghangz/cpl。