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基于多尺度混合注意力机制的视频摘要算法
被引量：
3
1
作者
张喻恩
李泽平
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3305-3311,共7页
针对现有的视频摘要任务中视频帧的多层次上下文依赖信息提取不足的问题,提出一种基于多尺度混合注意力机制的视频摘要(MHAVS)算法。MHAVS采用编码器-解码器架构,编码器部分采用金字塔空洞卷积模块提取视频帧的不同尺度特征信息,解码器...
针对现有的视频摘要任务中视频帧的多层次上下文依赖信息提取不足的问题,提出一种基于多尺度混合注意力机制的视频摘要(MHAVS)算法。MHAVS采用编码器-解码器架构,编码器部分采用金字塔空洞卷积模块提取视频帧的不同尺度特征信息,解码器部分嵌入混合注意力机制建模视频帧的通道维度和空间维度的深度相互依赖性,增强特征的表达,利用指针网络帮助模型生成优势的视频摘要。提出算法在两个公共数据集SumMe和TvSum上进行多次实验,综合结果表明,MHAVS算法取得了不错的结果。
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关键词
视频摘要
上下文特征
多尺度特征
混合注意力机制
指针网络
编码器
解码器
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职称材料
题名
基于多尺度混合注意力机制的视频摘要算法
被引量：
3
1
作者
张喻恩
李泽平
机构
贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3305-3311,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61462014)。
文摘
针对现有的视频摘要任务中视频帧的多层次上下文依赖信息提取不足的问题,提出一种基于多尺度混合注意力机制的视频摘要(MHAVS)算法。MHAVS采用编码器-解码器架构,编码器部分采用金字塔空洞卷积模块提取视频帧的不同尺度特征信息,解码器部分嵌入混合注意力机制建模视频帧的通道维度和空间维度的深度相互依赖性,增强特征的表达,利用指针网络帮助模型生成优势的视频摘要。提出算法在两个公共数据集SumMe和TvSum上进行多次实验,综合结果表明,MHAVS算法取得了不错的结果。
关键词
视频摘要
上下文特征
多尺度特征
混合注意力机制
指针网络
编码器
解码器
Keywords
video summarization
contextual features
multi-scale features
hybrid attention mechanism
pointer network
encoder
decoder
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多尺度混合注意力机制的视频摘要算法
张喻恩
李泽平
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
3
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