[发明专利]一种基于深度学习的视频时刻检索方法与系统在审

专利信息
申请号: 202210393679.X 申请日: 2022-04-15
公开(公告)号: CN114896450A 公开(公告)日: 2022-08-12
发明(设计)人: 周凡;黎金宇;林格;林淑金 申请(专利权)人: 中山大学
主分类号: G06F16/732 分类号: G06F16/732;G06F16/78;G06F40/216;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 510006 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的视频时刻检索方法与系统。包括:从Charades‑STA数据集筛选并输入视频片段和查询文本;提取视频特征和文本特征;利用Bi‑LSTM和多头注意力机制获取查询的句子级特征和视频的全局特征;利用Transformer将获取的各组特征分别进行对齐;修正全局的视频‑文本语义表示;将所述修正后的视频‑文本全局语义注入软注意力时序定位回归网络,回归目标视频片段的精确位置。本发明基于深度学习的方法,设计了一个多层次视频‑文本语义对齐网络,通过多头注意力机制、Transformer等结构,分别提取视频和文本的局部和全局特征,之后再利用局部特征来修正全局特征,并对视频和文本的局部、全局特征很好地进行了对齐,能够很好地提高视频时刻检索的精度。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 视频 时刻 检索 方法 系统
【主权项】:
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