[发明专利]视频分类模型训练方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明公开一种视频分类模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：将视频文件输入视频分类模型进行学习，得到特征向量；将所述特征向量分成多个子特征向量；从所述多个子特征向量中选取一个子特性向量作为目标子特征向量；将所述目标子特征向量输入所述视频分类模型进行训练，得到最终视频分类模型。截取了部分特征向量作为目标特征子向量输入视频分类模型用于训练，减少了输入数据、以及其转化的数据的大小，从而减少了训练参数，提高训练效率。

技术领域

本发明涉及视频领域，更具体的说，涉及一种视频分类模型训练方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

对视频文件分类时，需要提前对视频分类模型进行训练，得到优化后的视频分类模型。对视频分类模型训练时所需参数较多，直接使用传统算法效率极低，使得训练时间过长。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种视频分类模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，能提提高训练效率，减少训练时间。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

第一方面，本申请实施例提供一种视频分类模型训练方法，包括：

将视频文件输入视频分类模型进行学习，得到特征向量；

将所述特征向量分成多个子特征向量；

从所述多个子特征向量中选取一个子特性向量作为目标子特征向量；

将所述目标子特征向量输入所述视频分类模型进行训练，得到最终视频分类模型。

第二方面，本申请实施例提供一种视频分类模型训练装置，包括：

第一获取单元，用于将视频文件输入视频分类模型进行学习，得到特征向量；

划分单元，用于将所述特征向量分成多个子特征向量；

选取单元，用于从所述多个子特征向量中选取一个子特性向量作为目标子特征向量；

训练单元，用于将所述目标子特征向量输入所述视频分类模型进行训练，得到最终视频分类模型。

第三方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的视频分类模型训练。

第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行上述的视频分类模型训练方法。

本申请实施例提供的视频分类模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，通过将视频文件输入视频分类模型进行学习，得到特征向量；将特征向量分成多个子特征向量；从多个子特征向量中选取一个子特性向量作为目标子特征向量；将目标子特征向量输入所述视频分类模型进行训练，得到最终视频分类模型。截取了部分特征向量作为目标特征子向量输入视频分类模型用于训练，减少了输入数据、以及其转化的数据的大小，从而减少了训练参数，提高训练效率。

附图说明

需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的视频分类模型训练方法的第一种流程示意图；

图2为本申请实施例提供的视频分类模型训练方法的框图示意图；

图3为本申请实施例提供的视频分类模型训练方法的第二种流程示意图；

图4为本申请实施例提供的视频分类模型训练方法的第三种流程示意图；