基于宏观到微观语义关联对比的视频自监督表征学习方法.pdf
依波****bc
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于宏观到微观语义关联对比的视频自监督表征学习方法.pdf
本发明公开了一种基于宏观到微观语义关联对比的视频自监督表征学习方法。本发明首先创建一视频自监督时空表示模型,其包括时域模块MaMiCo与空域模块MaMiCo;所述时域模块MaMiCo包括第一编码器、平均全局映射头,所述空域模块MaMiCo包括第二编码器、密集映射头,所述第一编码器与第二编码器共享参数;然后在视频数据中以金字塔的形式采样全局片段、局部片段以及静止片段用于训练视频自监督时空表示模型,其中时域MaMiCo关注在学习全局片段与局部片段的时域语义关联,空域MaMiCo旨在学习局部片段与静止片段的空域
一种基于对比学习的自监督深度表征方法.pdf
本发明公开了一种基于对比学习的自监督深度表征方法,包括以下步骤:S1:获取待训练的数据集V;S2:一次批处理训练N条数据,对每一条数据v进行数据增强;S3:将数据v与增强后的数据vs传进受限玻尔兹曼机进行正向传播,获得其在隐藏层对应的数据h与数据hs;S4:进行对比学习,提高正样本之间的相似度;S5:进行反向传播,获得数据v在可视层的重构数据v';S6:最小化所述数据v'与所述数据v的距离;S7:重复步骤S2‑S6,直至重构损失函数收敛,实现受限玻尔兹曼机的训练;S8:利用S7训练好的受限玻尔兹曼机对数据
基于视频动作语义关联的视频复杂动作场景检测.docx
基于视频动作语义关联的视频复杂动作场景检测标题:基于视频动作语义关联的视频复杂动作场景检测摘要:视频动作场景检测是计算机视觉和机器学习领域一个重要的研究方向。当前的视频动作场景检测方法主要依靠单一动作特征,而对于复杂场景中多个动作的关联性尚未得到充分的利用。本论文提出了一种基于视频动作语义关联的视频复杂动作场景检测方法,旨在提高对于复杂场景下多个动作的检测性能。1.引言随着计算机视觉和机器学习技术的迅速发展,视频动作场景检测技术在许多领域具有广泛的应用前景。传统的方法主要利用动作特征进行检测,然而在复杂场
基于对比自监督的无参考视频质量评估预测方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于对比自监督的无参考视频质量评估预测方法及系统,利用没有标注的高质量视频数据构造不同失真类型的视频,基于这些视频样本作为对比损失中的正负样本进行模型的训练,有效地使得网络模型能够获取捕获失真的能力。将训练得到的网络作为预训练的网络,用于现有的无参考质量模型中,能够获取比目前主流的视频质量评价方法所使用的预训练模型更好的性能,并获得更为准确的视频质量评估预测结果。
基于中层语义表征的视频行为分析识别方法研究.docx
基于中层语义表征的视频行为分析识别方法研究基于中层语义表征的视频行为分析识别方法研究摘要:随着互联网和智能设备的迅速发展,视频数据的产生和处理正在变得越来越重要。为了更好地理解和利用这些海量视频数据,视频行为分析和识别的研究变得尤为关键。本文旨在研究基于中层语义表征的视频行为分析识别方法,提出了一种新的框架,以提高视频行为分析识别的准确性和效率。关键词:中层语义表征、视频行为分析、识别、准确性、效率1.引言视频行为分析和识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向之一。随着深度学习技术的快速发展,视频行为