原文链接：
http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Dian_SHAO_Find_and_Focus_ECCV_2018_paper.pdf
Motivation
根据自然语言文本检索视频是当今关键的技术之一。短视频平台的兴起给这项任务带来了更多的挑战：视频的长度和内容多样性显著增加。传统的检索方法将整个视频编码为一个feature vector，忽略了局部的特征，从而不具备根据文本进行时间定位（temporal localization）的能力。
上图解释了全局（Top-level）与局部（part-level）的概念。在全局水平上，一个完整视频与一个文本段落进行匹配；而在局部水平上，段落中的每一句话分别对应于视频中的某一个片段（clip）。
Framework Overview
作者提出了FIFO网络，主要任务是：首先根据文本段落选定一定数量的候选视频（Find，全局），然后对每个候选视频进行片段定位（Clip Localization）以辨别每一句话与视频片段的联系（Focus，局部），最后根据Focus的计算结果调整最初的检索结果。
Clip Localization
上图展示了片段定位的过程。给定视频与文本，使用一种语义敏感的方法选出候选片段（Clip Proposal）.每句话可能与多个片段相联系，其中相关性最大的用粗线表示。
Feature Extraction
视频与文本段落分别用T个snippet（连续6帧的视频小片段）的特征和M个句子的特征表示，通过two-stream CNN产生。
Clip Proposal
对于语句Si和第j个snippet，用夹角的余弦值作为Fj与Si的语义相关度。用这种方法为段落中的每个句子选定与其相关的snippet，连续的一些snippet成为一个clip，由此产生候选的一系列clip。
Cross-domain Matching
如图，目标为最大化左边的式子，其中Xij是语句i和片段j是否相关（待优化的目标参数），Rij是语句i和片段j的语义相关性。
优化Xij时需满足两个条件：（1）每个特定语句至多与Umax个片段相关；（2）每个片段最多与一句话相关。
Rij由下图左式定义，其中Gj为视频片段j的特征，由右式定义，Cj为当前片段中的snippet集合，Ft为第t个snippet的特征。
本部分中的优化目标得分称为Sp(V,P)，是part-level的相关度。
FIFO
下面介绍FIFO网络的整体结构。在top-level的Find部分，对于视频v和段落p，使用F_top_vis和F_top_text两个网络进行embedding得到特征v~和p~。Top-level的优化目标得分St(V,P)设定为v~与p~的夹角余弦值。
在part-level对特征进行调整，为此训练了网络F_ref_vis和F_ref_text，然后将得到的fj~与si~代入到上一部分的Sp(V,P)表达式中进行优化。最后，将top-level的优化目标调整为Sr(V,P)，定义为前面两个优化目标分数的乘积，从而对Find的结果进行调整。
其中，用作embedding的网络通过优化下面的损失函数来训练。α和β作为超参数，分别设定为0.2和0.1。c+为IoU大于0.7的任一候选片段，L为IoU小于0.3的负样本数量，St与sr均为余弦相似度。
Experiments
在ActivityNet Captions和LSMDC两个数据集上，作者将FIFO网络与同期其他模型以及未经过refine步骤的（即只进行了Find）的模型的top-level效果进行比对。其中R@N代表（经过多次实验）前N个候选片段中ground-truth样本的比例，MedR代表ground-truth样本的排序的中位数。
作者随后评估了他们的候选区域生成方法（visual semantic similarity, VSS）的效果。左图表示了不同IoU阈值下，不同模型的召回率。右图表示随着候选数量的增加，召回率的变化趋势。可见VSS的效果超过了其他模型。
在表3中，作者比较了不同候选区域生成方法的效果，VSS取得了最好的成绩。表4中比较了不同的文本embedding方法的效果，可见Fisher Vector以及tf-idf带来了更好的效果。
表5显示了超参数K对召回率的影响。K代表在Find步骤中产生的候选视频的数量。更大的K通常能带来更好的效果，但也会产生更大的计算成本。实验发现随着K增大，召回率逐渐趋于饱和。
表6显示了Focus步骤中调整特征（利用F_ref_vis和F_ref_text）带来了更好的效果。
表7比较了Clip Proposa步骤中不同Umax值的效果，在Umax=2（即一个语句最多与两个视频片段相关）时召回率最高。
Qualitative Results
最后作者展示了片段定位的量化效果，不同片段用不同颜色表示。第一个样例中结果较为准确，第二个样例中红色片段出现了偏差。