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摘要
视频和语言学习(例如,视频问答)的规范方法规定了一个神经模型,该模型可以从脱机提取的视觉模型中的密集视频特征和语言模型中的文本特征中学习。这些特征提取器是独立训练的,通常用于不同于目标域的任务,使得这些固定的特征对于下游任务来说不是最优的。此外,由于密集视频特征的高计算过载,通常很难(或不可行)将特征提取器直接插入现有方法中以便进行微调。为了解决这一难题,作者提出了一个通用框架CLIPBERT,该框架通过使用稀疏采样,在每个训练步骤中只使用一个或几个稀疏采样的视频短片段,从而为视频和语言任务提供了负担得起的端到端学习。实验
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