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NeXtVLAD模型是第二届Youtube-8M视频理解竞赛中效果最好的单模型,在参数量小于80M的情况下,能得到高于0.87的GAP指标。该模型提供了一种将桢级别的视频特征转化并压缩成特征向量,以适用于大尺寸视频文件的分类的方法。其基本出发点是在NetVLAD模型的基础上,将高维度的特征先进行分组,通过引入attention机制聚合提取时间维度的信息,这样既可以获得较高的准确率,又可以使用更少的参数量。详细内容请参考NeXtVLAD: An Efficient Neural Network to Aggregate Frame-level Features for Large-scale Video Classification。
该模型提供了一种将桢级别的视频特征转化并压缩成特征向量->帧级别
很细节! 收到~
该video库已迁移至新的github地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo 欢迎大家去新的代码仓库中,查看与阅读更多关于视频模型及应用的详细介绍以及新功能。
修复pr: https://github.com/PaddlePaddle/models/pull/5298
NeXtVLAD模型是第二届Youtube-8M视频理解竞赛中效果最好的单模型,在参数量小于80M的情况下,能得到高于0.87的GAP指标。该模型提供了一种将桢级别的视频特征转化并压缩成特征向量,以适用于大尺寸视频文件的分类的方法。其基本出发点是在NetVLAD模型的基础上,将高维度的特征先进行分组,通过引入attention机制聚合提取时间维度的信息,这样既可以获得较高的准确率,又可以使用更少的参数量。详细内容请参考NeXtVLAD: An Efficient Neural Network to Aggregate Frame-level Features for Large-scale Video Classification。
该模型提供了一种将桢级别的视频特征转化并压缩成特征向量->帧级别