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密集帧率采样的视频标题生成
密集帧率采样的视频标题生成
作者:
李金忠
汤鹏杰
谭云兰
谭彬
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
视频
标题生成
GoogLeNet
ResNet
长短时记忆(LSTM)
密集帧率采样
摘要:
使用固定时间间隔取帧的方式用于视频标题生成,易导致多种静态或动态信息丢失,使得生成的句子质量难以提高.针对这一问题,提出了一种使用密集帧率采样的标题生成方法(dense frame rate sampling based captioning model,DFS-CM),将视频分为多个长度统一的片段,提取片段中所有视频帧的深度CNN (convolutional neural network)特征,然后使用均值或最大值方法,降低了特征数量,增强了特征的稀疏程度;同时,还改善了模型的训练策略,增强了模型的稳定性和泛化能力.最后在S2VT框架的基础上,使用GoogLeNet和ResNet-152两种CNN模型,对所提方法进行了验证.在Youtube2Text数据集上的实验结果表明,无论是采用均值特征还是最大值特征,其模型性能与基准模型相比均得到了改善,尤其是使用ResNet-152和最大值方式,其B@4和CIDEr分别达到了47.1%和34.1%.
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文献信息
篇名
密集帧率采样的视频标题生成
来源期刊
计算机科学与探索
学科
工学
关键词
视频
标题生成
GoogLeNet
ResNet
长短时记忆(LSTM)
密集帧率采样
年,卷(期)
2018,(6)
所属期刊栏目
人工智能与模式识别
研究方向
页码范围
981-993
页数
13页
分类号
TP391
字数
10612字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1673-9418.1705058
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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GoogLeNet
ResNet
长短时记忆(LSTM)
密集帧率采样
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-9418
CN:
11-5602/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-560
创刊时间:
2007
语种:
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
10748
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