CAMoE——屠榜 video retrieval challenge

作者：炎思提

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/425226244c

✎ 编 者 言

来自今年九月arXiv上一篇关于视频检索文章。作者来自国科大和快手，提出CAMoE模型，投稿AAAI。实验结果非常恐怖，在几乎所有主流数据集上达到SoTA，其中video retrieval challenge刷榜6个数据集，而文章所作改变非常小，主体上仅修改了loss，而且代码量仅1行。本文工作我认为非常有意义，因此将详细描述文章各个模块和步骤，最后给出思考。

详细信息如下：

• 论文名称：Improving Video-Text Retrieval by Multi-Stream Corpus Alignment and Dual Softmax Loss
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.04290
• 项目链接：https://github.com/starmemda/CAMoE/

video retrieval challenge

01

Overall structure

• 语义方面：使用POS和SGS分别解析语句和整合语句，应用CLIP预训练的Bert进行语义提取。这里的Bert应该是CLIP中的使用的Bert。
• 视觉方面：使用CLIP预训练的ViT提取feature。分流成三路，使用三种expert加一个Gate模块。这里的Gate只对fusion expert做限制，因为作者认为由于fusion expert采集了整体的信息，导致加入到网络的信息太丰富，这会导致其余两个entity和action expert的学习任务太simple，所以要对fusion做限制。
• 最后整体进行similarity的计算，得到

的相似度矩阵，取矩阵对角线之和为loss值。

02

Sentence generation strategy

文章测试了三种生成Entity和action embedding的结构。

• 将词性分割后提取出的单词直接输入Bert，输出CLS embedding
• 整句输入，将对应词性的单词平均
• mask掉无关词，句子长度不变。CLS embedding作为输出

03

Visual Frames Aggregation Scheme

B个视频为一个Batch，每个视频提取C帧，每一帧为d维向量，所以我们编码的数据为

.作者同样采用三种聚合方式。注意这里聚合的方式是聚合C方向，保留d和B，最后得到

.

• 采用mean pooling，但这个mean pooling不是检测里那种，而是直接将x从C的方向上压缩平均

• Squeeze-and-Excitation attention(se attention):简言之，给mean pooling加入一个重要性分数score。

• self-attention：这个就不介绍了吧。

04

Loss function

• original loss function：

用图像理解，就是对着下面这幅图按列取softmax，再按行取softmax，最后将对角线上的概率求和，得到loss：

• Dual -softmax loss function

这个function可以被视作是本文的灵魂。式子如下：

其中P_r计算式如下：

看起来非常繁琐，但是仔细一看，其实非常简单，代码一行就能解决。以下图中的数据为例，我用尽量简洁的语言描述：

• 首先，我们假设对角线上的概率表征与GT的匹配程度。就是说对角线是一个视频文本pair。
• 当我们需要求解video→text的匹配程度，按照原来的loss求解，是对相似度矩阵每一行做softmax，如图，得到的概率最大值都为第一列。即每一个视频都选择了第一个文本作为最优的描述sentence。
• 但是作者在求解video→text的匹配程度时，是先求解text→video的匹配程度（概率矩阵），即按列做softmax。这个时候我们可以看到图中第一个文本选择第一个视频作为最优，第二个选择了第二个视频，第三个还是选择了第一个视频。接着将这个概率矩阵与原矩阵相乘，得到revise后的相似度矩阵，最后求解video→text，也就是按行做softmax得到最后的概率矩阵。
• 结果是，经过逆向任务revise后，正向任务的精确程度提升了。对角线上是最高概率。

而实现的代码更简单，作者git仓库中github.com/starmemda/CA只有一个文件，代码如下：

 from torch import nn
 import torch.nn.functional as F
 import torch
 class dual_softmax_loss(nn.Module):
     def __init__(self,):
         super(dual_softmax_loss, self).__init__()
         
     def forward(self, sim_matrix, temp=1000):
         sim_matrix = sim_matrix * F.softmax(sim_matrix/temp, dim=0)*len(sim_matrix) #With an appropriate temperature parameter, the model achieves higher performance
         logpt = F.log_softmax(sim_matrix, dim=-1)
         logpt = torch.diag(logpt)
         loss = -logpt
         return loss

05

Experiment

文章中在三个数据集上做了实验，全部SoTA。下图是在LSMDC（最多数据量）和MSVD(最难数据集)上的表现：

其实看到这样的结果，对于它达到SoTA我并不意外，因为结合了CLIP的模型，借助于大规模数据集，再对自己的模型进行一些调优达到SoTA并不难，但是加入了Dual-softmax loss后，模型提高了2~3个点的确令人吃惊，也倍感欣喜。因为从直觉上来看，DSL确实使得T2V和V2T两个任务的交互更加紧密，也更容易抑制过拟合。

Ablation study

消融实验

消融实验中，V2T的表现优于T2V。作者解释：文本标注可能会有歧义。例如：狗在玩耍——视频1，猫和狗在一起玩耍——视频2.那么用视频去选择句子时，模型就会直接偷懒，因为“狗在玩耍”一定是比“猫和狗在一起玩耍”的内容范围要更大的，那么既然选第一句一定不会错，那么为啥还要费力去选择第二句呢？而视频出现歧义的可能性几乎没有，所以这也是为什么V2T的表现优于T2V的原因。对于作者这个观点我也很赞同。

Visualization

相似度最高的点明显更加聚集到了对角线附近。

可视化结果

06

Reflection

这篇文章给我很大的震撼，不仅在于其极强的performance，更在于他所作的工作非常优美。总结一下，表现在下面两点：

• 观点和动机：

作者的观察和解释我认为很有趣，也很有意义。文章最大的亮点在于如何将正向检索和逆向检索综合，使得两者进行互补，从而引入了DSL。而文中对一些现象的解释我觉得也很有道理，非常符合直觉。

• 实现方式：

通过修改loss，直接就优化了模型，而且代码量极少，非常容易迁移到其余存在正逆向的任务上。但这一点，也是我认为本文的一点不足。对于DSL提出的理论依据不够强，只凭借直觉多少有点玄虚。

其次，是我自己对这个模型的一些思考。

我认为这个模型最大的亮点，最本质的解释就是加入了先验。比如在T2V任务中，我们引入了V2T，其本质就是我们认为V2T任务是一个值得我们信赖的任务，我们认为其携带的信息能够指导T2V任务，这也是本文最大的假设，最后也证明这个先验确实不错。从这个角度出发，我们对模型的改进其实不仅仅是对输入进行先验的补充，其实可以把思路扩展到如何对网络内部已经产生的结果，将其假设为先验，加入到模型的优化中，这一点与Resnet又有一点相似了。

总结来说，文章做的很漂亮，结果和解释也对的上，期待AAAI2022能见到本文。