视频检索，CLIP4clip中CLIP指OpenAI的CLIP模型，clip指的是视频中的clip。CLIP模型很适合做Retrieval（检索）任务，因为它就是做图像和文本之间相似性，根据相似性可以去做ranking、matching以及retrieve等任务。而且由于双塔结构（图像文本编码器分开），得到的image embedding和text embedding做一步点乘就可以计算相似度，因此非常容易扩展。
文本这边没什么区别，就是文本信息经过文本编码器得到text embedding。视频这边多了时间维度，由一个个视频帧组成。n个视频帧每一帧打成patch作为编码器输入，得到n个CLS Token（对应帧数）。一个文本特征对应n个图像特征。
本文是一个Empirical Study，就把以往的方法都尝试了一遍，选出来最好的。主要尝试了三种维度不匹配的相似度方式。
第一种最简单的方式，不带任何参数（不需要学习），用了一个平均池化操作，在时间维度上取平均，这样文本信息和视频信息的维度就对应起来了，就可以计算相似度了。但是这种方法没有考虑时序的特性，也就是前后帧之间先后关系。例如一个人坐下和站起是两个相反的过程，但是使用平均池化的操作就很可能无法识别出两个动作的区别。即使如此，这种方式也是目前最被接受的方式。
第二种方式意在把时序性融合进去，时序建模常用LSTM，将n个帧的特征作为LSTM的输入，最后的输出就是与文本特征维度对应的一个特征，而且融合了时序信息。现在使用加入了位置信息（position embedding）的Transformer代替LSTM来提取具有时序信息的特征。
第二种方式融合的时候是Late Fusion，就是后期融合，文本和图像特征抽完之后再去融合。第三种方式就考虑将一个文本特征先和n个帧的视频图像特征融合，然后通过一个MLP去算相似度。这样不仅实现了时序信息的融合，还实现了文本和视频帧的融合。最后所有的特征（1个文本特征和n个视频帧的图像特征）都变成一个特征，然后去算相似度。
公式中T代表类别编码，有文本类别和视频帧类别两种，P代表位置编码。然后通过两个全连接层（FC）中间加一个Rule激活函数计算相似度。
在MSR-VTT数据集上结果如图，CLIP4clip的方法Recall 达到了40左右的结果，相较于其他方法提升了20多个点。
图b是zero-shot的结果，MIL-NCE的方法CLIP的方法进行比较，数据集规模分别是100million和400million，差不得不多。但是使用了CLIP直接zero-shot就有了31.2的点，比原来方法都要高。CLIP模型迁移性很好，直接拿来视频这边也表现很好。
图c主要是想说明M的数据量的情况，表a在7k个训练数据上训练，表c在9k个训练数据上训练。随着训练数据的增加，结果又能提升。对比三种求相似度的方式，在少量训练数据情况下，取平均的方式最好达到了42.1个点。因为CLIP在400million数据集上做预训练，如果下游任务数据不够多，不建议去做参数的改变，因此不带参数的平均池化的方式最有效。而随着训练数据的增加9k，采用带有位置编码的Transformer效果最好，达到了44.5个点。这种现象在其他数据集也有类似现象，Mean pooling效果一般是最好的。
结论，作者就是使用预训练好的CLIP在video text retrieval领域。首先，使用了三种计算相似度的方式，mean pooling的效果简单高效，早起融合的tighr type反而效果不好，这很可能是下游任务数据太少造成的过拟合等问题（下游任务数据少，模型非常复杂）。其次，图像转到视频，存在domain gap（域偏差），如果视频这边找到足够多的数据集再去预训练，这样迁移的效果会更好。另外，作者尝试了2Dpatch和3Dpatch（老师这里应该是口误了，原文表8以及4.7节说明了2Dpatch效果要好一些）。最后，CLIP用在video text retrieval领域学习率是一个非常敏感的参数。
原文中表8以及4.7节说明，我们认为3D patch能提取每一帧间的时序信息并生成更好的区分特征，因此3D patch会有更好的表现。但是结果与我们所期望的不一致，3D patch 产生了比2D patch更为糟糕worse的结果。作者也给出了解释，原因就是CLIP预训练就是在2D图像上预训练的，这种差异就造成了使用3D进行初始化时很难学到时序信息。
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