双层次知识蒸馏框架CapDistill：提升视频描述生成效率与语义准确性的创新方法

针对视频描述生成任务中计算效率与语义准确性的平衡难题，研究人员提出双层次知识蒸馏框架CapDistill。该研究通过教师-学生网络架构实现多层次语义传递，创新性引入描述质量分级机制应对标注噪声问题。在MSR-VTT等数据集上实现SOTA性能，推理成本降低显著，代码已开源。

　　

视频内容理解与描述生成是人工智能领域的重要挑战，尤其在辅助视障人士、智能监控等应用场景需求迫切。然而现有方法面临三重困境：长时序建模带来的计算负担、标注文本的质量参差、以及语义特征学习的效率瓶颈。传统方法从基于模板的SVO结构发展到CNN-RNN混合架构，再到当前主流的Transformer模型，虽在性能上不断提升，但模型复杂度与计算成本呈指数级增长。更棘手的是，数据集中的标注质量差异显著——"男子站在路边"这类模糊描述或"女孩跳跃"这类动作误判，都会干扰模型学习效果。

江西省自然科学基金重点项目支持下的研究团队提出创新解决方案CapDistill。这项发表于《Pattern Recognition》的研究构建了双层次蒸馏框架：首先通过预训练的CLIP-ViT提取视频特征，随后采用分级策略将教师网络学到的对象级（object-level）和动作级（action-level）语义知识传递给轻量级学生网络。特别设计的描述质量评分机制，能动态评估训练文本的语义相关性，为不同质量的标注分配差异化权重。

关键技术包括：1）基于CLIP-ViT的视觉特征提取；2）双层次知识蒸馏架构（教师网络T-Net到学生网络S-Net）；3）描述质量评分模块；4）在MSVD（1,970视频）和MSR-VTT（10,000视频）数据集上的对比实验。研究通过分层监督机制，实现了视觉输入与语言输出的精准对齐，同时保持模型的计算效率。

【视频描述生成技术演进】
研究系统梳理了从早期模板方法到现代神经架构的演变历程，重点分析了注意力机制在时序建模中的突破性作用。相比传统RNN结构，Transformer的多头自注意力能更有效捕捉长程依赖关系，但面临计算复杂度高的固有缺陷。

【CapDistill框架设计】
创新性地采用"描述→教师"和"教师→学生"的双重蒸馏路径。视觉预处理阶段提取帧级特征，文本预处理环节通过质量评分过滤噪声标注。教师网络通过层次化学习获得细粒度语义表征，再经特征空间和预测空间的双重约束传递给学生网络。

【数据集验证结果】
在MSVD测试集上，模型在CIDEr指标提升12.7%，推理速度加快3.2倍；MSR-VTT测试显示，即使面对复杂场景，质量评分机制使模型对噪声标注的鲁棒性提升21%。消融实验证实，双层次蒸馏比单一层次策略在BLEU-4指标上平均高出2.3个百分点。

【结论与展望】
该研究开创性地将层次化蒸馏与标注质量评估相结合，为视频描述生成领域提供了兼顾性能与效率的新范式。实验证明，该方法在保持模型轻量化的同时，通过分级语义传递显著提升生成质量。未来可探索方向包括：跨模态蒸馏（融合音频等信号）、动态评分机制优化、以及面向医疗等专业领域的适配研究。江西省多维智能感知与控制重点实验室团队表示，这项工作为资源受限环境下的视频理解应用提供了切实可行的技术路径。