[发明专利]视频动作分类模型训练方法、装置及视频动作分类方法有效
| 申请号： | 201810292563.0 | 申请日： | 2018-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN108647571B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 孙源良;段立新;李长升;樊雨茂 | 申请（专利权）人： | 国信优易数据股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 金相允 |
| 地址： | 100000 北京市丰台区南四环*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种视频动作分类模型训练方法、装置及视频动作分类方法，视频动作分类模型训练方法包括：获取多个带有标签的训练视频中的训练图像帧；使用目标神经网络模型为训练图像帧提取特征向量；对多个训练视频的训练图像帧的特征向量进行分布匹配，得到多个训练图像帧集合；按照多个训练图像帧集合中训练图像帧训练难度由小到大的顺序，对多个训练图像帧集合排序；并按排序依次使用每个训练图像帧集合对目标神经网络模型进行训练，获得视频动作分类模型。本申请实施例能够在学习到训练难度较小的训练视频帧特征的基础上，学习训练难度较大的训练图像帧与其他训练难度较小的训练图像帧之间的差异性特征，能够为训练视频进行更准确的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 动作 分类 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种视频动作分类模型训练方法，其特征在于，该方法包括：获取多个带有标签的训练视频中的训练图像帧；使用目标神经网络模型为所述训练图像帧提取特征向量；对多个所述训练视频的训练图像帧的特征向量进行分布匹配，得到多个训练图像帧集合；按照多个训练图像帧集合中训练图像帧训练难度由小到大的顺序，对多个训练图像帧集合排序；并按排序依次使用每个训练图像帧集合对所述目标神经网络模型进行训练，获得视频动作分类模型。
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