自然语言片段检索是一项旨在通过给定文本描述来筛选特定视频相关活动场景的任务。挑战不仅在于准确理解跨模态的时间背景，还在于有效的视频片段选择。自然语言片段检索的研究引发了学者对计算机视觉、自然语言处理和多媒体分析的极大兴趣，并在互联网视频审核、自动安全监控、无人驾驶辅助和其他场景中发挥了巨大作用。

跨模态检索是一项旨在通过给定的文本描述来检索视觉信息的任务，反之亦然。这项任务背后的挑战不仅仅是理解各自媒体的语义信息，更重要的是如何设计有效的方法来消除不同媒体之间的异质性差距问题。跨模态检索在计算机视觉、自然语言处理或计算机视觉与自然语言处理的交叉领域获得了越来越多的关注。事实上，跨模态检索是很多潜在应用的重要保证，包括从推荐系统到搜索引擎。

图像自动描述旨在生成描述图像内容的自然语言，是计算机视觉与自然语言处理交叉研究的关键问题，也是人工智能和人机交互技术的重要组成部分，在客观报告生成、多媒体信息处理、场景巡视监控和智能人机交互等领域具有广阔的应用前景。在图像自动描述的任务中，机器需要理解图像的视觉语义，难点在于对图像语义的精确理解，挖掘对象、属性和关系，同时将其转换为流畅的语言。

视频描述致力于根据给定的视频生成一句话。期望生成的句子能够准确、全面地描述视觉内容。提取的视觉表征和文本表征首先通过多模态融合建立映射关系或对齐关系，然后在视觉线索的引导下推断出组成句子的单词序列。因此，核心是两种模态的表征和语义对齐，这也是主要的挑战和研究方向。更具体的问题包括(但不限于)词汇的长尾分布、注释数据集的规模有限、模态信息的利用不足、通过转移预训练特征提取器产生的偏差以及不对齐或生成词汇错误的积累。应用方面有人机交互、视频监控、视障辅助、视觉语言导航等。

视频段落描述的目标是对采样的视频帧生成详细而丰富的段落描述，这是一项具有挑战性的任务，在视觉语言领域引起了广泛的关注。与根据视频内容给出简单句子的视频描述任务相比，视频段落描述方法需要理解多个事件中的复杂信息，并对提取的视觉特征建立局部和长期的关联，从而生成精细化的句子。视频段落描述具有很大的潜力和广泛应用， 如人机交互、自动新闻字幕、盲人视觉助手等。

视觉故事叙述任务是对有序照片流的描述进行生成。它更进一步研究了生成一个段落来描述每个照片流。因此，视觉故事叙述有广泛的应用，如图像检索、图像字幕和盲人导航等。为了进一步研究机器在理解更复杂的视觉场景和构成更多结构化表达方面的能力，视觉故事叙述在视觉和语言领域引起了更多的关注。与自动生成单个图像描述的图像标题相比，视觉故事叙述会是一项更加复杂和具有挑战性的任务，因为它不仅要识别图像中的各种对象和关系，还要学习图像之间的依赖关系。此外，开放域的图片集涵盖了广泛的主题，这导致描述图片集内容的词汇和表达方式变化很大。因此，如何为图片集中的连续图像生成准确的、描述性的故事式描述，仍然是一个开放的研究问题。

时间性行为检测是计算机视觉中一项重要的任务，其目的是在未修剪的视频中定位动作的精确时间边界。它与现实世界的环境非常吻合，因为视频的每个片段都有可能充满了需要检测和标记的多个动作。时间性行为检测是一些下游任务的核心，如视频分类、视频字幕和视频编辑。

自然语言片段检索是一项旨在通过给定文本描述来筛选特定视频相关活动场景的任务。挑战不仅在于准确理解跨模态的时间背景，还在于有效的视频片段选择。自然语言片段检索的研究引发了学者对计算机视觉、自然语言处理和多媒体分析的极大兴趣，并在互联网视频审核、自动安全监控、无人驾驶辅助和其他场景中发挥了巨大作用。

跨模态检索是一项旨在通过给定的文本描述来检索视觉信息的任务，反之亦然。这项任务背后的挑战不仅仅是理解各自媒体的语义信息，更重要的是如何设计有效的方法来消除不同媒体之间的异质性差距问题。跨模态检索在计算机视觉、自然语言处理或计算机视觉与自然语言处理的交叉领域获得了越来越多的关注。事实上，跨模态检索是很多潜在应用的重要保证，包括从推荐系统到搜索引擎。

图像自动描述旨在生成描述图像内容的自然语言，是计算机视觉与自然语言处理交叉研究的关键问题，也是人工智能和人机交互技术的重要组成部分，在客观报告生成、多媒体信息处理、场景巡视监控和智能人机交互等领域具有广阔的应用前景。在图像自动描述的任务中，机器需要理解图像的视觉语义，难点在于对图像语义的精确理解，挖掘对象、属性和关系，同时将其转换为流畅的语言。

视频描述致力于根据给定的视频生成一句话。期望生成的句子能够准确、全面地描述视觉内容。提取的视觉表征和文本表征首先通过多模态融合建立映射关系或对齐关系，然后在视觉线索的引导下推断出组成句子的单词序列。因此，核心是两种模态的表征和语义对齐，这也是主要的挑战和研究方向。更具体的问题包括(但不限于)词汇的长尾分布、注释数据集的规模有限、模态信息的利用不足、通过转移预训练特征提取器产生的偏差以及不对齐或生成词汇错误的积累。应用方面有人机交互、视频监控、视障辅助、视觉语言导航等。

视频段落描述的目标是对采样的视频帧生成详细而丰富的段落描述，这是一项具有挑战性的任务，在视觉语言领域引起了广泛的关注。与根据视频内容给出简单句子的视频描述任务相比，视频段落描述方法需要理解多个事件中的复杂信息，并对提取的视觉特征建立局部和长期的关联，从而生成精细化的句子。视频段落描述具有很大的潜力和广泛应用， 如人机交互、自动新闻字幕、盲人视觉助手等。

视觉故事叙述任务是对有序照片流的描述进行生成。它更进一步研究了生成一个段落来描述每个照片流。因此，视觉故事叙述有广泛的应用，如图像检索、图像字幕和盲人导航等。为了进一步研究机器在理解更复杂的视觉场景和构成更多结构化表达方面的能力，视觉故事叙述在视觉和语言领域引起了更多的关注。与自动生成单个图像描述的图像标题相比，视觉故事叙述会是一项更加复杂和具有挑战性的任务，因为它不仅要识别图像中的各种对象和关系，还要学习图像之间的依赖关系。此外，开放域的图片集涵盖了广泛的主题，这导致描述图片集内容的词汇和表达方式变化很大。因此，如何为图片集中的连续图像生成准确的、描述性的故事式描述，仍然是一个开放的研究问题。

时间性行为检测是计算机视觉中一项重要的任务，其目的是在未修剪的视频中定位动作的精确时间边界。它与现实世界的环境非常吻合，因为视频的每个片段都有可能充满了需要检测和标记的多个动作。时间性行为检测是一些下游任务的核心，如视频分类、视频字幕和视频编辑。