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一种基于层级表征网络的视频理解文本生成方法

摘要

本发明涉及视频理解技术领域,其公开了一种基于层级表征网络的视频理解文本生成方法,解决了由于视频信息的复杂性,不能很好地表示多层次概念的视频特征的问题,该方法包括:S1、视频帧特征提取;S2、对提取的视频帧特征进行多层编码,获得事件级、动作级和目标级视觉特征;S3、获取文本嵌套特征,并结合分层的视觉特征通过分层注意力机制获取分层的上下文信息;S4、根据分层的上下文信息利用语言模型生成单词,应用于视频问答任务或视频描述任务。

著录项

  • 公开/公告号CN113779310A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202111063055.3

  • 发明设计人 高联丽;雷雨;曾鹏鹏;宋井宽;

    申请日2021-09-10

  • 分类号G06F16/783(20190101);

  • 代理机构51226 成都希盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人陈泽斌;李培茂

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 13:40:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-02

    授权

    发明专利权授予

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