影视场景边界自动检测技术突破

自动识别影视作品中的场景边界

场景边界检测是定位视频中场景起始位置的技术，作为视频语义理解的重要步骤，可应用于场景分类、视频检索与摘要等任务。在某中心研究团队发表于CVPR 2021的论文中，提出了名为ShotCoL的新型自监督场景边界检测算法。

技术突破

• 性能提升：在MovieNet数据集上平均精度超越此前最优结果13%
• 模型优化：体积减小90%，推理速度提升84%
• 数据效率：仅需25%的标注数据即可匹配原最优性能

核心方法

ShotCoL采用对比学习框架，通过预设任务使模型学会区分相似/不相似的镜头样本：

1. 特征提取：基于余弦相似度在特征空间内寻找最相似相邻镜头作为正样本
2. 嵌入学习：训练过程中使查询镜头与正样本键镜头在嵌入空间中聚集
3. 分类决策：冻结编码器权重后，使用嵌入特征训练二分类模型判断场景边界

技术优势

与传统方法相比，ShotCoL的创新点包括：

• 利用时间关系与视觉相似性共同确定正样本
• 采用局部邻域内最相似镜头而非相邻镜头的策略
• 适用于多模态数据（视觉/音频）的通用框架

应用前景

该技术为长视频表征学习提供新思路，可推动动作定位、视频问答等需要高层语义理解任务的发展。研究团队将继续探索多模态视频理解技术，优化流媒体平台的观影体验。

相关论文：《基于镜头对比自监督学习的场景边界检测》