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基于多尺度时空Transformer的视频动态场景图生成模型
被引量：
1
1
作者
王朱佳
余宙
+1 位作者
俞俊
范建平
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期47-57,共11页
为应对动态视频中物体间关系在时间维度上的动态变化,提出一种基于多尺度时空Transformer的视频动态场景图生成模型,在经典的Transformer架构基础上引入了多尺度建模思想,以实现对视频动态细粒度语义的精确建模。首先,在空间维度上保留...
为应对动态视频中物体间关系在时间维度上的动态变化,提出一种基于多尺度时空Transformer的视频动态场景图生成模型,在经典的Transformer架构基础上引入了多尺度建模思想,以实现对视频动态细粒度语义的精确建模。首先,在空间维度上保留了传统模型对物体在全局空间相关性的关注;同时还对物体间的相对位置进行了局部空间相关性建模,以便更好地理解人和物之间的交互动态,提供更准确的语义分析结果。其次,在时间维度上,除了保留传统模型对视频中物体短期时间相关性的关注外,还关注了同一对物体在完整视频中的长期时间相关性,通过更全面地建模物体之间的长期关系,生成更准确、连贯的场景图,在一定程度上缓解了由遮挡、重合等引起的场景图生成问题。最后,通过空间编码器与时间编码器的共同作用,更加精准地建模视频动态细粒度语义,克服了传统的单尺度模型的局限性。实验结果显示,在Action Genome基准数据集上,与基线模型STTran相比,在谓词分类、场景图分类与场景图检测三个任务的Recall@10指标上分别提升了5.0、2.8、2.9个百分点。实验结果表明,多尺度建模思想能够更加精确地建模,并有效地提高在视频动态场景图生成任务上的性能。
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关键词
动态场景图生成
注意力机制
多尺度建模
视频理解
语义分析
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职称材料
题名
基于多尺度时空Transformer的视频动态场景图生成模型
被引量：
1
1
作者
王朱佳
余宙
俞俊
范建平
机构
杭州电子科技大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期47-57,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(62072147)
浙江省自然科学基金资助项目(LR22F020001,LDT23F02025F02)。
文摘
为应对动态视频中物体间关系在时间维度上的动态变化,提出一种基于多尺度时空Transformer的视频动态场景图生成模型,在经典的Transformer架构基础上引入了多尺度建模思想,以实现对视频动态细粒度语义的精确建模。首先,在空间维度上保留了传统模型对物体在全局空间相关性的关注;同时还对物体间的相对位置进行了局部空间相关性建模,以便更好地理解人和物之间的交互动态,提供更准确的语义分析结果。其次,在时间维度上,除了保留传统模型对视频中物体短期时间相关性的关注外,还关注了同一对物体在完整视频中的长期时间相关性,通过更全面地建模物体之间的长期关系,生成更准确、连贯的场景图,在一定程度上缓解了由遮挡、重合等引起的场景图生成问题。最后,通过空间编码器与时间编码器的共同作用,更加精准地建模视频动态细粒度语义,克服了传统的单尺度模型的局限性。实验结果显示,在Action Genome基准数据集上,与基线模型STTran相比,在谓词分类、场景图分类与场景图检测三个任务的Recall@10指标上分别提升了5.0、2.8、2.9个百分点。实验结果表明,多尺度建模思想能够更加精确地建模,并有效地提高在视频动态场景图生成任务上的性能。
关键词
动态场景图生成
注意力机制
多尺度建模
视频理解
语义分析
Keywords
dynamic scene graph generation
attention mechanism
multi-scale modeling
video understanding
semantic analysis
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度时空Transformer的视频动态场景图生成模型
王朱佳
余宙
俞俊
范建平
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
1
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