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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：提供了视频特征提取器的无监督训练。本发明涉及一种训练视频特征提取器的计算机实现的无监督学习方法（600）。视频特征提取器被配置成从视频序列中提取特征表示。该方法使用表示多个训练视频序列的训练数据。从多个训练视频序列的训练视频序列中，选择当前子序列；在当前子序列先前的先前子序列；和在当前子序列后续的后续子序列。视频特征提取器被应用于当前子序列，以提取当前子序列的当前特征表示。从给定当前特征表示的先前和后续子序列的联合可预测性中导出训练信号。基于训练信号更新视频特征提取器的参数。
主权项：1.一种训练视频特征提取器的计算机实现的无监督学习方法，其中视频特征提取器被配置成从视频序列中提取特征表示，所述方法包括以下步骤：访问表示多个训练视频序列的训练数据，以及表示视频特征提取器的参数集的模型数据；通过以下方式训练视频特征提取器：从所述多个训练视频序列的训练视频序列中选择：当前子序列、在当前子序列先前的先前子序列；和在当前子序列后续的后续子序列；将视频特征提取器应用于当前子序列，以提取当前子序列的当前特征表示；从给定当前特征表示的先前和后续子序列的联合可预测性中导出训练信号，其中导出训练信号包括从先前子序列、继之以后续子序列的正例对中提取正例比较示例；从后续子序列、继之以先前子序列的负例对中提取负例比较示例；以及基于将当前特征表示与正例和负例比较示例进行比较来确定对比损失；基于训练信号更新视频特征提取器的参数集；输出经训练的视频特征提取器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 罗伯特·博世有限公司 视频特征提取器的无监督训练
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