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针对现有基于CLIP预训练模型方法存在的训练时间长、模型规模大等问题，本文在CLIP4Clip模型的基础上，采用关键帧保存方案和Adapter Tuning低参数量微调，提高了计算资源有限情况下的训练效率和模型性能。训练速度方面，本文首先采用帧保存方案，将视频库中的关键帧提取并保存为图片，从而加快数据加载速度，将训练速度提高了14.6倍；然后采用AIM模型的Adapter设计方案，在CLIP4Clip模型中插入可训练的Adapter层，只训练少量参数实现快速收敛，最终实现训练速度提高34倍。模型性能方面，论文证明了平均选取视频关键帧，比按照最大帧间差选取视频关键帧的效果更优；然后证明了AIM在视频检索领域的有效性；并可以使用AIM来提高模型性能，将模型在MSR-VTT数据集上的R@1从42.2%提升至43.4%，R@5从70.2%提升为71.1%。本文设计并实现了一个视频文本检索系统，为了保障系统的检索速度，搭建了向量数据库，并测试了不同数据保存方式的数据存取速度。系统使用Django搭建了Web端应用，实现了多种功能需求，展示了本文方法在视频文本检索系统中的应用效果和潜力。

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