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申请/专利权人：江西财经大学
摘要：本发明提出一种基于文本质量感知的视频描述方法与系统，该方法首先对同一视频标注的所有文本描述生成伪真值标签，通过设计文本‑标签一致性评估方法和文本‑视频相似性评估方法形成描述文本标注质量的向量表示；然后获取包含批量视频的描述质量矩阵，以确保存在准确的最全面的标签与最不相关的标签，并且通过归一化，将所有评估指标对应的质量值映射到相同尺度，加快模型的训练；最后以归一化后的质量向量作为辅助信号，与视频的特征编码拼接后形成标注质量感知的视频特征表达。通过描述质量感知描述解码，令模型能够生成与质量一致的描述。本发明通过全面地评估描述的质量以及文本质量感知描述解码，有效地从噪声数据中学习。
主权项：1.一种基于文本质量感知的视频描述方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、选取同一视频标注的所有文本描述，共同构成评估描述质量的伪真值标签；步骤2、基于文本-标签一致性，选取语言评估指标ROUGH、CIDEr和预训练的BERT作为质量评估指标，利用同一视频标注的所有文本描述和伪真值标签评估描述文本标注的质量，以生成第一描述文本标注质量；步骤3、基于文本-视频相似性，选取预训练的CLIP作为质量评估指标，利用同一视频标注的所有文本描述和视频来评估描述文本标注的质量，以生成第二描述文本标注质量；步骤4、将每个文本描述对应的第一描述文本标注质量和第二描述文本标注质量进行拼接，形成描述文本标注质量向量集合；步骤5、获取若干视频的描述文本标注质量向量集合，再进行拼接操作，得到描述质量矩阵；针对每个质量评估指标，将描述质量矩阵中的每个描述文本标注质量向量在对应质量评估指标中的质量值组成质量向量，再进行最小最大归一化处理，得到归一化后的质量向量；步骤6、将归一化的质量向量嵌入为质量特征，利用视觉编码器获取视频的特征编码，将质量特征作为质量辅助信号与特征编码一并送入由多层Transformer模块组成的解码器中，通过自回归的方式，利用质量辅助信号辅助逐步生成描述。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西财经大学 基于文本质量感知的视频描述方法与系统
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