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针对长视频问答的深度记忆融合模型
针对长视频问答的深度记忆融合模型
作者:
孙广路
吴猛
邱景
梁丽丽
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
视频问答
长视频理解
记忆网络
注意力机制
多模态融合
摘要:
长视频问答包含丰富的多模态语义信息和推理信息.当前,基于循环神经网络的视频问答模型难以充分保存重要记忆信息、忽略无关冗余信息和实现记忆信息高效融合.针对该问题,依据记忆网络思想,提出一种深度记忆融合模型.本模型利用记忆网络的记忆组件有效保存视频剪辑及其字幕的融合特征,提出一种多模态相似性匹配方法过滤冗余记忆信息.经过卷积网络的初步融合和注意力机制的二次融合,生成整个视频的上下文表示,并进行答案生成.本模型在长视频剪辑MovieQA数据集上进行实验,平均准确率为39.78%,相较传统方法提升近10%且比当前最先进方法提升近5%,准确率提升明显,模型泛化性能好.
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文献信息
篇名
针对长视频问答的深度记忆融合模型
来源期刊
哈尔滨理工大学学报
学科
关键词
视频问答
长视频理解
记忆网络
注意力机制
多模态融合
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
计算机与控制工程|Computer and Control Engineering
研究方向
页码范围
1-8
页数
8页
分类号
TP391.3
字数
语种
中文
DOI
10.15938/j.jhust.2021.01.001
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引文网络
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节点文献
视频问答
长视频理解
记忆网络
注意力机制
多模态融合
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
哈尔滨理工大学学报
主办单位:
哈尔滨理工大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1007-2683
CN:
23-1404/N
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市学府路52号
邮发代号:
14-130
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
3951
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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