[发明专利]基于多尺度密集时序池化的视频时空信息表征方法在审
| 申请号： | 202011074043.6 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112364690A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 侯高泽 | 申请（专利权）人： | 侯高泽 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616 | 代理人： | 李娜 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于多尺度密集时序池化的视频时空信息表征方法，具体步骤为：一：输入视频序列；二：通过深度卷积神经网络得到视频基础特征，每个通道特征通过全局平均池化层得到特征表征；三：得到的基本特征通过多尺度的密集池化；四：将所有的尺度与基础特征沿通道合并，并在时序上平均池化，得到最终的视频时空特征表征。本发明对于不同序列长度的视频，本发明可以增加或减少尺度而不影响模型大小和参数量，取得比多尺度空洞卷积等其他方法更好的性能收益；对于时序长度越长的视频序列，通过轻量级多尺度的池化，可以捕捉由短到长的时空线索，获得的效果越好，时长的性能增长更可观；密集型的池化方式可以捕捉视频任意位置之间的周期特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 密集 时序 视频 时空 信息 表征 方法 | ||
【主权项】：
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