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文档简介

[11]：通过构建MR→HD与HD→MR的信息交互路径，充分挖掘两个任务间的互补性，实现了语义层与显著性层的双向强化，有效提升了模型对高光片段的定位准确率。实验验证：在QVHighlights、TVSum两个基准数据集上进行实验，其中在QVHighlights上，模型在Recall@1、mAP、HIT@1等指标上显著超越多个强基线，验证了所提方法的有效性和先进性。综上，本文在跨模态视频理解、任务协同建模以及结构轻量化设计方面，均做出了一定的探索和改进，构建了一个具备实用性和扩展性的统一模型框架，为后续多模态任务融合研究提供了参考价值。工作展望尽管本文提出的HAR-DETR框架在部分任务上取得了较好的效果，但还存在以下需要改进的地方：1.模型轻量化与部署优化：当前模型在保证性能的前提下，仍存在一定的计算开销和推理时间瓶颈。在未来工作中，可尝试结合模型剪枝、知识蒸馏等方法，进一步压缩模型规模，提升部署效率，使其更适用于边缘设备和实时系统中。2.对自然语言查询的理解深度有待提升：目前模型主要基于CLIP文本编码器提取查询特征，未对文本进行结构化理解。未来可结合大语言模型（如ChatGPT、T5等）对查询语义结构进行细粒度建模，以提升模型在处理长句、复合句、歧义查询等复杂语言场景下的泛化能力。3.探索更多任务之间的联合优化：本文聚焦于视频时刻检索与高光检测任务，未来可进一步将其与视频摘要、视频QA、视频生成等任务进行融合，构建多任务、多目标、多粒度的统一视频理解框架，推动通用视频理解系统的发展。总的来说，面向视频多模态理解任务的研究仍处于持续发展之中，跨模态融合机制、多任务协同设计以及通用化系统构建仍具有广阔的研究空间。本文所提出的HAR-DETR模型在上述方向上迈出了积极的一步，未来可以

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