[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
| 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: | 本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】:
暂无信息
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