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联合时空注意力的视频显著性预测
1
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。
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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
原文传递
题名
联合时空注意力的视频显著性预测
1
作者
孙铭会
薛浩
金玉波
曲卫东
秦贵和
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
上海爱思博特管理咨询有限公司
光电对抗测试评估技术重点实验室
出处
《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
基金
国家自然科学基金项目(61872164)
吉林省科技发展计划项目(20220201147GX)
中央高校基本科研业务费专项项目(2022-JCXK-02)。
文摘
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。
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
Keywords
computer application
deep learning
computer vision
convolutional neural network
video saliency prediction
collective spatio-temporal attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合时空注意力的视频显著性预测
孙铭会
薛浩
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
0
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已选择
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