超越VALOR，LLP上最新SOTA！MM-CSE：视听视频解析新方案！

文章主旨：

提出了一种多模态类别感知语义增强网络（MM-CSE），通过特征解耦和语义增强解决视听视频解析任务中的语义干扰问题。

关键要点：

• 视听视频解析任务中的语义干扰问题主要来源于模态内和跨模态交互。
• 类别感知特征解耦模块（CAFD）通过解耦语义混杂特征为事件特定和背景特征，提高特征辨识度。
• 细粒度语义增强模块（FGSE）通过段落级事件共现建模和局部-全局语义融合增强事件语义表达。
• 引入重建损失、正交损失和事件共现损失优化解耦效果及事件相关性建模。
• 实验验证了MM-CSE方法的有效性，显著提升了音频、视觉及音视频事件解析性能。

内容结构：

• 解决的问题：分析视听视频解析任务中语义干扰的来源，包括模态内与跨模态交互引发的干扰。
• 提出的方案：
  • 类别感知特征解耦模块（CAFD）通过独立线性层解耦特征，并动态融合背景信息以增强事件识别。
  • 细粒度语义增强模块（FGSE）通过段落级事件共现建模和局部-全局语义融合块增强语义交互。
• 应用的技术：包括特征解耦、事件共现建模、全局与局部语义融合以及多种损失函数优化。
• 达到的效果：显著减少语义干扰，提高事件识别精度与时序定位能力，达到新的SOTA性能。
• 实验验证：
  • 在LLP数据集上进行实验，证明MM-CSE方法优于现有SOTA方法。
  • 通过消融实验验证了CAFD模块、FGSE模块及损失函数的有效性。
  • 定性结果展示了MM-CSE在事件解析中的优势，尤其是在处理复杂事件场景时表现优异。
• 结论：MM-CSE通过特征解耦和语义增强有效解决了语义干扰问题，为视听视频解析任务提供了新的解决思路。

文章总结：

本文提出的MM-CSE方法通过创新的模块设计和优化策略解决了视听视频解析中的语义干扰问题，为多模态任务提供了新的技术突破，适用于相关领域的进一步研究与应用。

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