摘要

本文介绍了一种基于强化学习和自监督学习的无监督视频摘要生成方法。该方法旨在解决现有无监督方法中存在的训练不稳定和依赖手工奖励函数的问题。提出的方法通过一个训练有素的视频生成器来评估视频摘要的质量，该生成器能够从部分遮蔽的视频中重建完整视频。通过强化学习训练视频摘要器，使其生成能够提高重建质量的摘要。实验结果表明，该方法在TVSum和SumMe数据集上分别达到了62.3和54.5的F-分数，显著优于现有方法。

原理

该方法的核心在于利用强化学习训练一个视频摘要器，该摘要器能够为视频中的每一帧分配重要性分数，并根据这些分数生成视频摘要。摘要器通过一个独特的奖励生成管道进行训练，该管道包括一个能够从部分遮蔽视频中重建帧的生成器模型。生成器在自监督学习阶段被训练，以最小化原始帧和重建帧之间的重建损失。摘要器通过比较原始视频和重建视频的重建损失来调整其分配的分数，从而优化视频摘要的质量。

流程

1. 输入视频被编码为帧嵌入序列。
2. 帧嵌入序列被分解为多个视频段。
3. 每个视频段被随机遮蔽，生成器模型尝试重建这些遮蔽的帧。
4. 摘要器模型为每个帧分配重要性分数，并生成视频摘要。
5. 通过比较原始视频和重建视频的重建损失，摘要器模型调整其分数分配，以优化摘要质量。

应用

该方法适用于需要高效处理大量视频数据的场景，如视频监控、在线教育平台和社交媒体。通过生成简洁的视频摘要，用户可以快速把握视频的核心内容，提高视频管理和搜索的效率。此外，该方法还可应用于医疗和教育领域，帮助专业人士快速筛选和分析大量视频资料。