当前,视频描述的评价方式主要基于参考文本和候选描述之间的文本比较。忽略了视频描述任务的特性,可能导致有偏差的评估。因此,我们提出了 EMScore(Embedding Matching-based score),这是一种专用于视频描述的新颖的无参考评价指标,其直接度量视频和候选描述之间的相似度。实验表明 EMScore 具有更高的人类相关性和更低的参考依赖性。

作者:Yaya Shi, Xu Yang, Haiyang Xu, Chunfeng Yuan, Bing Li, Weiming Hu, Zheng-Jun Zha

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CVPR 2022 将于2022年 6 月 21-24 日在美国的新奥尔良举行。CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。

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