迁移学习通过利用为相关任务开发的预训练模型中的知识，减少了对大型标记视频数据集的需求，从而改进了视频搜索模型。开发者不是从头开始训练模型，而是从已经在通用数据集（如图像或文本）上训练过的模型开始，并将其适应于视频搜索任务。这种方法特别有用，因为视频数据很复杂，需要分析视觉内容（物体、场景）和时间模式（运动、序列）。例如，在图像分类（如 ResNet）上预先训练的模型可以进行微调，以识别视频帧中的对象，而像 BERT 这样的语言模型可以帮助处理相关的元数据或字幕，以进行基于文本的搜索。
一个关键优势是效率。从头开始训练视频模型需要大量的计算资源和标记数据，而这些数据通常稀缺或收集成本高昂。迁移学习通过重用从大型数据集学习的特征来缓解这种情况。例如，在 ImageNet 上训练用于图像识别的模型可以从视频帧中提取有意义的视觉特征，即使原始任务不是特定于视频的。然后，开发人员可以添加层来处理时间方面，例如使用 3D 卷积层或基于 transformer 的架构来分析序列。这种混合方法减少了训练时间并提高了准确性，尤其是在特定领域的视频数据有限时。例如，用于体育精彩片段的视频搜索模型可以从预训练的图像模型开始检测球员和设备，然后在较小的标记体育片段数据集上进行微调，以识别得分或铲球等动作。
迁移学习还支持跨模态集成，这对于视频搜索至关重要。视频通常结合了视觉、音频和文本元素，并且可以组合每个模态的预训练模型。例如，模型可以使用在图像上预训练的视觉 transformer (ViT) 进行帧分析，使用语音到文本模型进行音频转录，并使用语言模型进行查询匹配。通过一起微调这些组件，模型可以更好地理解复杂的查询，例如搜索“一个人在教程视频中解释图表”。这种基于迁移学习的多模态方法，使开发人员能够在不从零开始的情况下创建强大的视频搜索系统，从而平衡了性能和资源限制。