基于深度学习的双流程短视频分类方法OA北大核心CSTPCD
随着智能手机和5G网络的普及,短视频已经成为人们碎片时间获取知识的主要途径。针对现实生活场景短视频数据集不足及分类精度较低等问题,提出融合深度学习技术的双流程短视频分类方法。在主流程中,构建A-VGG-3D网络模型,利用带有注意力机制的VGG网络提取特征,采用优化的3D卷积神经网络进行短视频分类,提升短视频在时间维度上的连续性、平衡性和鲁棒性。在辅助流程中,使用帧差法判断镜头切换抽取出短视频中的若干帧,通过滑动窗口机制与级联分类器融合的方式对其进…查看全部>>
张瑷涵;刘翔;石蕴玉;刘思齐
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
信息技术与安全科学
3D卷积神经网络深度学习VGG网络注意力机制短视频分类
《计算机工程》 2022 (7)
P.277-283,7
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