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) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (06) : 1767 -1776.

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吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (06) : 1767 -1776. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220851

联合时空注意力的视频显著性预测

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摘要

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

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孙铭会, 薛浩, 金玉波, 曲卫东, 秦贵和 联合时空注意力的视频显著性预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2024, 54(06): 1767-1776 DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220851

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