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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>音視頻類>彈幕信息下的多目標視頻分類任務(wù)綜述

彈幕信息下的多目標視頻分類任務(wù)綜述

2021-04-20 | pdf | 2.35 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  文中探究了彈幕信息協(xié)助下的視頻標簽分類任務(wù)。多標簽視頻分類任務(wù)根據(jù)視頻內(nèi)容從不同角度賦予視頻多個標簽,與視頻推薦等應(yīng)用緊密相關(guān)。多標簽視頻數(shù)據(jù)集的髙標注成本和對視頻內(nèi)容的多角度理解是該研究領(lǐng)域面臨的主要問題彈幕是一種新近出現(xiàn)的用戶評論形式,受到了眾多用戶的歡迎。由于用戶參與度高,彈幕視頻網(wǎng)站的視頻擁有大量用戶自發(fā)添加的標簽,這些標簽是天然的多標簽數(shù)據(jù)。文中以此構(gòu)建了一個多標簽視頻數(shù)據(jù)集,并整理岀了視頻標簽間的層級語義關(guān)系,該數(shù)據(jù)集在未來將公開發(fā)布。同時,彈幕文本模態(tài)包含大量與視頻內(nèi)容相關(guān)的細粒度信息,因此在以往視頻分類工作融合視覺和音頻模態(tài)的基礎(chǔ)上,引入彈幕文本模態(tài)進行視頻多標簽分類研究。在基于聚類的NeⅪtⅥLAD模型、注意力Dbof模型和基于時序的GRU模型上進行實驗,在增加彈幕模態(tài)后,GAP指標最高提升了23%,證明了彈幕信息對該任務(wù)具有輔助作用。此外,還探索了如何在分類中利用標簽層級關(guān)系,通過構(gòu)建標簽關(guān)系矩陣來改造標簽,進而將標簽語乂融入訓練。實驗結(jié)果表明,加入標簽關(guān)系后,Hit@1指標提升了15%,因此其能優(yōu)化多標簽分類的效果。此外,MAP指標在細粒度小類上提升了4%,說明標簽語義的引入有利于預(yù)測樣本量較少的類別,具有研究價值。

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