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消息传递与分层解码在视频描述中的应用
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作者 李佳晖 蒋昕怡 《福建电脑》 2022年第1期6-10,共5页
本文针对已有视频描述方法中提取的特征难以捕获视频中对象之间的相互联系,以及解码过程中难以充分利用特征重构视频信息的现状,提出一种结合消息传递网络和分层解码器的视频描述系统。首先,利用卷积神经网络和对象检测器提取视频的二... 本文针对已有视频描述方法中提取的特征难以捕获视频中对象之间的相互联系,以及解码过程中难以充分利用特征重构视频信息的现状,提出一种结合消息传递网络和分层解码器的视频描述系统。首先,利用卷积神经网络和对象检测器提取视频的二维特征、三维特征以及对象特征;然后,使用消息传递网络来更新对象特征,添加对象之间的联系信息;接着,利用时空注意力模块将所有特征进行融合得到视频整体特征;最后,利用分层解码器解码整体特征来获得视频的描述。实验结果显示,该系统能够准确生成对视频内容的描述,并且生成的描述更能体现出对象之间的联系。 展开更多
关键词 深度学习 视频描述 时空注意力 消息传递网络 分层解码器
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利用模型相似性的三维模型簇协同分割 被引量：2
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作者 杨军 张敏敏 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期2504-2516,共13页
为准确捕捉三维点云模型的上下文信息,提高分割准确率,提出一种利用模型相似性进行三维模型簇协同分割的方法。首先,对点云模型进行最远点采样得到质心点,并采用球内随机选取的方式确定邻域点以构建球形邻域;然后,使用特征聚合算子编码... 为准确捕捉三维点云模型的上下文信息,提高分割准确率,提出一种利用模型相似性进行三维模型簇协同分割的方法。首先,对点云模型进行最远点采样得到质心点,并采用球内随机选取的方式确定邻域点以构建球形邻域;然后,使用特征聚合算子编码三维点云之间的几何拓扑关系,提取各邻域间的相关联特征,并利用各球形邻域的质心坐标构建空间相似性矩阵,由空间相似性矩阵对编码器网络所提取的模型局部特征进行加权求和,完成对三维模型的协同分析;最后,搭建分层特征提取网络对经过加权处理的关联特征进行解码操作,完成模型簇协同分割任务。实验结果表明,本文算法在ShapeNet Part数据集上的协同分割准确率达到了86.0%。与kNN算法相比,以球内随机选取法为邻域点采样策略,可使网络的分割准确率提升0.8%;相比于使用共享的多层感知机进行特征提取,使用特征聚合算子进行卷积运算可使网络的分割准确率提高12.9%;与当前主流的模型分割算法相比,本文算法的分割准确率得到了进一步的提升。 展开更多
关键词 协同分割 特征聚合算子 空间相似性矩阵 模型簇 分层编-解码器
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