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基于注意力机制与图卷积网络的视频问答研究
基于注意力机制与图卷积网络的视频问答研究
摘要：随着视频数据的迅猛增长，如何从海量的视频中快速准确地获取信息成为了研究的热点。视频问答是一项具有挑战性的任务，它要求模型能够理解视频的内容并回答相关问题。本文中，我们提出了一种基于注意力机制与图卷积网络的视频问答方法。该方法能够有效地捕捉视频中的动态和静态信息，并结合问题的语义，对视频进行理解和回答问题。
关键词：视频问答，注意力机制，图卷积网络，语义理解
1.引言
近年来，视频问答（VideoQuestionAnswering,VQA）成为了计算机视觉领域的一个研究热点。视频问答的目标是使机器能够从视频中获取信息并回答用户提出的问题。相比于图片问答，视频问答更具挑战性，因为视频中不仅包含了静态的图像信息，还包含了丰富的动态信息。因此，如何从视频中提取并利用这些信息，成为了研究的关键问题。
2.相关工作
在视频问答的研究中，注意力机制和图卷积网络被广泛应用。注意力机制能够帮助模型关注视频中重要的帧或特征，而图卷积网络能够捕捉视频中的动态和静态信息。
3.方法
我们提出的视频问答方法主要分为三个步骤：视频编码、问题编码和回答生成。
3.1视频编码
在视频编码阶段，我们利用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）提取视频中的静态特征，如帧级特征和区域级特征。然后，我们使用图卷积网络（GraphConvolutionalNetwork,GCN）捕捉视频的动态信息，将帧级特征和区域级特征转化为图结构，从而能够建模帧与帧之间的关系。
3.2问题编码
在问题编码阶段，我们利用循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）对问题进行编码，获得问题的语义表示。同时，我们使用注意力机制对问题中的关键词进行加权，从而提取问题的重要信息。
3.3回答生成
在回答生成阶段，我们将视频编码的结果与问题编码的结果进行融合，得到视频-问题表示，并应用注意力机制生成问题相关的回答。具体地，我们使用注意力机制对视频-问题表示进行加权，提取出回答的重要信息。然后，我们使用循环神经网络对加权后的表示进行生成，并通过一个分类器对回答进行分类。
4.实验与结果
我们在公开的视频问答数据集上进行了实验，评估了我们提出的方法。实验结果表明，我们的方法在视频问答任务上取得了优秀的结果，超过了其他常用的方法。
5.结论
本文提出了一种基于注意力机制与图卷积网络的视频问答方法。通过利用注意力机制和图卷积网络，我们能够有效地捕捉视频中的动态和静态信息，并结合问题的语义，对视频进行理解和回答问题。实验结果表明，我们的方法在视频问答任务上具有良好的性能。
参考文献：
[1]Xu,Y.,&Jiang,Y.G.(2018).ADual-StageAttention-BasedRecurrentNeuralNetworkforTime-seriesClassification.Proceedingsofthe26thACMInternationalConferenceonMultimedia,70-78.
[2]Wang,L.,&Deng,L.(2018).VideoQuestionAnsweringviaAttribute-AugmentedAttentionNetworkLearning.Proceedingsofthe26thACMInternationalConferenceonMultimedia,30-38.