資料介紹
針對(duì)如何高效地識(shí)別出視頻中具有代表性的內(nèi)容問題,提出了一種對(duì)不同的視頻幀賦予不同重要性的視頻摘要算法。首先使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)來建模視頻序列的時(shí)序關(guān)系,然后利用自注意力機(jī)制建模視頻中不同幀的重要性程度并提取全局特征,最后通過每一幀回歸得到的重要性得分進(jìn)行采樣,并使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略優(yōu)化模型參數(shù)。其中,強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)作定義為每一幀選或者不選,狀態(tài)定義為當(dāng)前這個(gè)視頻的選擇情況,反饋信號(hào)使用多樣性和代表性代價(jià)。在2個(gè)公開數(shù)據(jù)集 Summe和 Tvsum中進(jìn)行視頻摘要實(shí)驗(yàn),并使用F-度量來衡量這2個(gè)數(shù)據(jù)集上不同視頻摘要算法的準(zhǔn)確度,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的視頻摘要算法結(jié)果要優(yōu)于其他算法。
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