《表1 网络参数设置:深度度量学习视频指纹算法》
在视频特征压缩映射部分,为了能够全面表示视频的内容信息,将每一残差模块的特征图进行下采样得到简要的视频描述子向量,然后进行特征融合.最后得到的特征向量融合了视频数据不同层次信息,可以同时表征视频高级语义信息和局部细节信息,增强了对视频内容的表达能力.但由浅层特征图抽取的特征中具有一些噪声干扰,为此,通过附加卷积层对融合特征进行加权学习,改变特征图的通道数进行特征降维,减少噪声的影响.网络具体参数设置如表1所示.其中,除最后附加卷积层外,其余卷积层均采用ReLU激活函数进行批量归一化处理.
图表编号 | XD00150206700 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.09.01 |
作者 | 李新伟、徐良浩、杨艺、费树岷 |
绘制单位 | 河南理工大学电气工程与自动化学院、河南理工大学电气工程与自动化学院、河南理工大学电气工程与自动化学院、东南大学自动化学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |