场景自适应的在线多视图融合视频摘要算法

针对视频场景动态多变导致模型精度降低、复杂环境下模型收敛困难的问题,提出场景自适应的在线多视图融合视频摘要算法,利用语义、图像熵、视觉信息等融合的域无关特征对模型奖励进行奖励设计,同时降低特征空间以加速模型微调的收敛速度。

针对视频场景动态多变导致模型精度降低、复杂环境下模型收敛困难的问题,提出场景自适应的在线多视图融合视频摘要算法,利用语义、图像熵、视觉信息等融合的域无关特征对模型奖励进行奖励设计,同时降低特征空间以加速模型微调的收敛速度。 

  算法基于python3.6+环境下的torch、numpy、cv2等依赖库开发。算法输入为多摄像头拍摄的监控视频,输出为输入视频的内容摘要视频。该算法支持在Office、Campus等数据集上进行多视图视频摘要的检测,同时也支持在线多视图视频摘要检测。


算法名称

场景自适应的在线多视图融合视频摘要算法

算法接口

python3 main.py 

输入

多摄像头拍摄的监控视频

输出

输入视频的内容摘要视频

支持数据集

Office、Campus等

依赖库

torch、numpy、cv2等

Gitlab链接:ACK · GitLab (crowdhmt.com)

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