公开(公告)号：CN113505266B

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN202110779734.4

申请日：2021-07-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 刘峰 ,  徐达 ,  赵峥涞

IPC: G06F16/738 ,  G06F16/75

Abstract: 本发明是一种两阶段的anchor‑based动态视频摘要方法。该方法包括(1)构建anchor‑based神经网络，神经网络包括提取网络、自注意力机制网络、两阶段网络即区域推荐网络和回归分类网络；(2)确定区域推荐网络和回归分类网络中anchor的种类和长度，完成正负样本的分类，对步骤(1)构建的anchor‑based神经网络进行训练，固定训练好的参数，得到两阶段的anchor‑based神经网络模型，用得到的神经网络模型进行动态视频摘要。本发明提出的全新网络结构可以并行处理所有的视频帧，从而减少了训练的时间，有效提升了最终输出的精确度，并且本网络结构相对简单，对于计算能力的要求不高。

公开(公告)号：CN113505266A

公开(公告)日：2021-10-15

申请号：CN202110779734.4

申请日：2021-07-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 刘峰 ,  徐达 ,  赵峥涞

IPC: G06F16/738 ,  G06F16/75

Abstract: 本发明是一种两阶段的anchor‑based动态视频摘要方法。该方法包括(1)构建anchor‑based神经网络，神经网络包括提取网络、自注意力机制网络、两阶段网络即区域推荐网络和回归分类网络；(2)确定区域推荐网络和回归分类网络中anchor的种类和长度，完成正负样本的分类，对步骤(1)构建的anchor‑based神经网络进行训练，固定训练好的参数，得到两阶段的anchor‑based神经网络模型，用得到的神经网络模型进行动态视频摘要。本发明提出的全新网络结构可以并行处理所有的视频帧，从而减少了训练的时间，有效提升了最终输出的精确度，并且本网络结构相对简单，对于计算能力的要求不高。