跨模态视频检索中应对长视频与帧采样的方法总结针对长视频检索中计算开销大、需处理更长距离依赖关系的问题，现有研究从帧采样策略、多模态融合、时间依赖建模等角度提出优化方案，核心目标是在降低计算量的同时提升检索精度。以下为具体方法总结：1. 稀疏视频采样+密集音频信号方法概述：对视频画面进行稀疏采样（如每15秒采样1帧），同时利用计算开销较小的音频信号补充信息，通过跨注意力模块融合视频与音频特征。技术细节：稀疏采样：减少视频帧数量以降低计算量，但可能丢失关键信息。音频补充：音频信号计算开销低，且包含场景声音、语言等语义信息。跨模态融合：通过注意力机制动态分配视频与音频的权重，生成联合表征。效果：计算量显著降低（红线对比），且检索精度优于密集采样baseline（CLIP4Clip）。适用场景：长视频中视觉信息冗余度高、音频语义丰富的场景（如电影、讲座）。2. 让时间上相近的CLIP在表征上也相近方法概述：将长视频划分为多个CLIP（片段），通过损失函数强制时间上相近的CLIP在特征空间中具有更高相似度，同时逐层扩大Transformer的时间窗口以减少计算量。技术细节：CLIP划分：将长视频分割为固定长度的片段，每个片段生成一个表征。时间相似度约束：通过对比学习拉近时间相近CLIP的距离，拉远时间较远CLIP的距离。逐层时间窗口扩展：底层Transformer仅计算局部注意力，高层逐步扩大窗口范围，减少全局注意力计算。效果：模型能捕捉长距离依赖关系，同时计算量低于全局注意力机制。适用场景：需要建模长视频中事件演变的场景（如体育比赛、连续操作教程）。3. 选择相关的帧方法概述：通过Frame Selector模块从视频中选择与文本语义相关的帧作为正样本（Positive），不相关的帧作为负样本（Negative），用于对比学习。技术细节：Frame Selector：基于文本查询动态筛选关键帧，减少冗余帧的干扰。损失函数：最大化正样本与文本的相似度，最小化负样本与文本的相似度。效果：精准匹配文本与视频关键帧，提升检索精度。适用场景：视频中存在大量无关帧的场景（如监控视频、用户生成内容）。4. 在帧采样上进行优化方法概述：采用非均匀帧采样策略，通过采样层与模型层的交替优化，动态调整帧的重要性权重。技术细节：非均匀采样：根据视频内容动态分配采样密度（如动作剧烈处密集采样）。交替优化：采样层优化帧分布，模型层优化特征提取，迭代提升性能。效果：检索精度优于均匀采样baseline。适用场景：视频内容动态变化的场景（如游戏视频、动态演示）。总结稀疏采样+音频融合：适合计算资源有限且音频语义丰富的场景。时间相似度约束：适合需要建模长距离依赖的场景。关键帧选择：适合视频冗余度高的场景。非均匀采样优化：适合内容动态变化的场景。未来方向可结合自监督学习、更高效的多模态融合机制，进一步平衡计算效率与检索精度。