[发明专利]一种短视频分类方法在审
| 申请号： | 201910540170.1 | 申请日： | 2019-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN110647903A | 公开（公告）日： | 2020-01-03 |
| 发明（设计）人： | 魏陈超;范俊 | 申请（专利权）人： | 杭州趣维科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06F16/75 |
| 代理公司： | 33283 杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 董世博 |
| 地址： | 310007 浙江省杭州市西湖*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种短视频分类方法，包括以下步骤：网络训练；网络测试，包括对待分类的短视频进行等间隔截帧，每个视频截取一定帧数；对截取的帧，通过图像处理，取出一定大小的图片输入模型进行预测，在Softmax之前融合截取的帧和不同流的预测分数，最终得出结果，所述模型通过如下方式得到：一个输入视频被分为K段，一个片段从它对应的段中随机采样得到，不同片段的类别得分采用段共识函数进行融合来产生段共识，得到一个视频级的预测，然后对所有模式的预测融合产生最终的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 截取 融合 视频 视频分类 视频截取 输入视频 随机采样 图片输入 图像处理 网络测试 网络训练 预测结果 等间隔 帧数 取出 分类 | ||
【主权项】：
1.一种短视频分类方法，其特征在于，包括以下步骤：/n网络训练，包括选择BN-Inception构建模块；在学习过程中，Batch Normalization将估计每个bach内的激活均值和方差，并使用它们将这些激活值转换为标准高斯分布；在用预训练模型初始化后，冻结所有Batch Normalization层的均值和方差参数，但第一个标准化层除外；在BN-Inception的全局pooling层后添加一个额外的dropout层；使用小批量随机梯度下降算法来学习网络参数；用在ImageNet上预训练的模型对网络权重进行初始化；/n网络测试，包括对待分类的短视频进行等间隔截帧，每个视频截取一定帧数；对截取的帧，通过图像处理，取出一定大小的图片输入模型进行预测，在Softmax之前融合截取的帧和不同流的预测分数，最终得出结果，所述模型通过如下方式得到：一个输入视频被分为K段，一个片段从它对应的段中随机采样得到，不同片段的类别得分采用段共识函数进行融合来产生段共识，得到一个视频级的预测，然后对所有模式的预测融合产生最终的预测结果。/n
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