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联合时空注意力的视频显著性预测
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作者 孙铭会 薛浩 +2 位作者 金玉波 曲卫东 秦贵和 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1767-1776,共10页
为了解决视频显著性预测任务中时间与空间特征联合建模的问题,提出联合时空注意力机制(COStA),共同提取时间和空间维度的注意信息,突出特定时间和区域的特征供模型来感知。基于该机制,进一步提出视频显著性预测模型TASED-COStA,对比实... 为了解决视频显著性预测任务中时间与空间特征联合建模的问题,提出联合时空注意力机制(COStA),共同提取时间和空间维度的注意信息,突出特定时间和区域的特征供模型来感知。基于该机制,进一步提出视频显著性预测模型TASED-COStA,对比实验表明:COStA机制能为神经网络模型在CC、NSS与SIM三个评价指标上获得大于8%的性能提升,TASED-COStA模型能有效地建模视频信息中的时间与空间关系,并给出准确的预测结果。 展开更多
关键词 计算机应用 深度学习 计算机视觉 卷积神经网络 视频显著性预测 联合时空注意力机制
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