与之前的大部分部分视频拷贝检测（PVCD）算法不同，该算法会逐个扫描参考视频，我们将PVCD视为视频搜索/检索问题。
        本文提出了一种快速的部分视频拷贝检测框架。在这个框架中，参考视频的所有帧CNN-feature都组织在一个KNN可搜索数据库中。
        查询视频片段不扫描所有参考视频，而是在全局特征数据库中进行快速KNN搜索。返回的结果用于生成候选视频的短名单。然后使用修改后的temporal network来定位候选视频中的拷贝片段。
        此外，我们建议使用transformer encoder来改进CNN特性。我们在VCDB数据集上评估了我们的算法。我们的F1基准分数大大超过了最先进的水平。算法的速度也得到了显著提高

$算法简图如下：$

论文地址

https://openaccess.thecvf.com/WACV2022
A Fast Partial Video Copy Detection Using KNN and Global Feature Database