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摘要:
在序列到序列的视频标注模型中,视频信息在经过编码之后被大幅压缩导致解码器端不能充分利用.为了解决这一问题,在模型中引入多头注意力机制和语义信息.多头注意力使得模型在生成不同的单词时可以焦距编码端视频信息的不同部分.语义信息由语义探测单元通过多标签分类方式生成视频的语义概率信息方式引入,给解码端提供额外指导,改进后的模型仍然是端到端的.实验结果表明,改进后的模型标注效果取得了显著的提升,采用的改进方法对提升标注能力有明显作用.
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双向LSTM
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基于语义扩展与注意力网络的问题细粒度分类
细粒度分类
依存句法
语义扩展
长短期记忆网络
注意力网络
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 多头注意力与语义视频标注
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 视频标注 多头注意力 语义信息
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 133-139
页数 7页 分类号 TP391
字数 6572字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1811-0306
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡燕 武汉理工大学计算机学院 44 307 8.0 16.0
2 石开 武汉理工大学计算机学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
视频标注
多头注意力
语义信息
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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