为视频检索创建有效的嵌入空间涉及将视频及其搜索查询（文本、图像或其他视频）映射到共享的向量空间中，使得语义相似的内容彼此接近。这需要三个关键步骤：从视频中提取有意义的特征，训练模型将这些特征与查询对齐，以及优化嵌入空间以进行相似性度量。目标是确保例如一段“狗狗在公园玩耍”的视频被嵌入到包含这些词语的文本查询或类似图像附近。
首先，特征提取至关重要。视频包含视觉、时间，有时还有音频数据，因此结合这些模态可以改进嵌入。对于视觉特征，卷积神经网络 (CNN) 如 ResNet 或 3D CNN (如 C3D) 可以捕获空间和运动模式。时间特征可能使用 Transformer 或 LSTM 等模型来编码帧序列。对于文本查询，预训练语言模型（如 BERT）将词语转换为向量。一种常见的方法是分别处理每种模态，然后进行融合，例如对帧级 CNN 特征进行平均，或使用注意力机制来加权重要帧。例如，一段烹饪教程视频可能侧重于展示食材准备和最终菜肴的帧。
接下来，通过使用对比损失或三元组损失进行训练，实现视频嵌入与查询嵌入之间的对齐。对比损失最小化匹配的视频-查询对之间的距离，同时将不匹配的对推开。三元组损失使用锚点-正样本-负样本三元组（例如，一个视频、其文本描述和一个不相关的视频）来确保锚点比负样本更接近正样本。训练需要一个多样化的数据集，包含配对的视频-文本示例，如 HowTo100M 或 MSR-VTT。例如，在体育视频上训练的模型可能会学习将“篮球扣篮”查询与展示球员跳向篮筐的片段相关联。微调预训练模型（例如，用于文本-视频对齐的 CLIP）也可以通过利用先验知识来提高性能。
最后，优化嵌入空间涉及解决高维度和噪声等挑战。降维（如 PCA）或归一化（L2 归一化）可确保嵌入紧凑且可以使用余弦相似度进行比较。处理变长视频可能涉及池化技术（例如，对帧进行平均池化）或注意力机制以聚焦于关键片段。评估指标如 recall@k 或平均精度均值 (mAP) 用于衡量检索准确性。例如，一个检索“日落海滩”视频的系统应将包含橘色天空和海景的片段排名更高。正则化和数据增强（例如，裁剪或帧丢弃）可提高泛化能力，确保模型在各种查询和视频风格下都能稳健地工作。