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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>音視頻類>基于聚類網(wǎng)絡(luò)的文本-視頻特征學習綜述

      基于聚類網(wǎng)絡(luò)的文本-視頻特征學習綜述

      2021-05-18 | pdf | 1.50 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　綜合理解視頻內(nèi)容和文本語義在很多領(lǐng)域都有著廣泛的硏究。早期的研究主要是將文本-視頻映射到一個公共向量空間，然而這種方法所面臨的一個問題是大規(guī)模文本-視頻數(shù)據(jù)集不足。由于視頻數(shù)據(jù)存在較大的信息冗余，直接通過3D網(wǎng)紿提取整個視頻特征會使網(wǎng)絡(luò)參數(shù)較多且實時性較差，不利于執(zhí)行視頻任務(wù)。為了解決上述問題，文中通過良好的聚類網(wǎng)絡(luò)聚合視頻局部特征，并可以同時利用圖像和視頻數(shù)據(jù)訓練網(wǎng)絡(luò)模型，有效地解決了視頻模態(tài)缺失問題，冋時對比了人臉模態(tài)對召任務(wù)的影響。在聚類網(wǎng)絡(luò)中加入了注意力機制，使得網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注與文本語義強相關(guān)的模態(tài)，從而提高了文本-視頻的相似度值，更有利于提高模型的準確率。實驗數(shù)據(jù)表明，基于聚類網(wǎng)絡(luò)的文本-視頻特征學習可以很好地將文本-視頻映射到一個公向量空間，使具有相近語乂的文本和視頻距離較近，而不相近的文本和視頻距離較遠。在MPI和 MSR-VTT數(shù)據(jù)集上，基于本視頻召回任務(wù)來測評模型的性能，相比其他模型，所提模型在兩個數(shù)據(jù)集上進行精度均有提升。實驗數(shù)據(jù)表明，基于聚網(wǎng)絡(luò)的文本-特征學習可以很好地將文本-視頻映射到一個公共向量空間，從而用于文本-視頻召回任務(wù)。

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