ViSiL: Fine-grained Spatio-Temporal Video Similarity Learning卷积神经网络模型
时间: 2024-04-05 11:29:38 浏览: 16
ViSiL: Fine-grained Spatio-Temporal Video Similarity Learning 中使用的卷积神经网络(CNN)模型是基于ResNet的模型,用于从视频帧中提取空间信息。
ResNet是一个经典的卷积神经网络模型,具有较深的网络结构和较少的参数量,可以有效地解决梯度消失问题。在ViSiL中,空间编码器使用了ResNet作为基础网络,通过去除ResNet的最后一层全连接层,将输出特征图作为空间编码器的输出。
具体地,ViSiL中使用的ResNet模型包括18层和34层两个版本,分别被称为ResNet-18和ResNet-34。这些模型的基本结构相似,都包括多个卷积层和池化层,以及一些残差块(residual block)。
在残差块中,ResNet使用了跨层连接(skip connection)的技术,将输入的特征图直接添加到残差块的输出中,从而保留了输入的信息。这个技术可以有效地解决梯度消失问题,并提高模型的训练效率和泛化能力。
在ViSiL中,通过使用ResNet作为空间编码器,可以有效地提取视频帧中的空间信息,例如颜色、纹理和形状等特征。这些特征可以被用于计算视频之间的相似度,从而实现细粒度视频相似性学习的目标。
相关问题
ViSiL: Fine-grained Spatio-Temporal Video Similarity Learning用到的模型
ViSiL: Fine-grained Spatio-Temporal Video Similarity Learning 使用了两个主要的深度学习模型:空间编码器和时序编码器。
1. 空间编码器
空间编码器使用卷积神经网络(CNN)来从视频帧中提取空间信息,包括颜色、纹理和形状等特征。在ViSiL中,空间编码器使用了经典的ResNet模型作为基础网络,通过去除ResNet的最后一层全连接层,将输出特征图作为空间编码器的输出。
2. 时序编码器
时序编码器使用循环神经网络(RNN)来从视频帧之间的时序关系中提取时序信息,例如运动和变化等。在ViSiL中,时序编码器使用了基于LSTM(长短期记忆)的模型,通过将每个时间步的空间编码器的输出作为输入,对视频中的时序信息进行建模,并将最后一个时间步的LSTM状态作为时序编码器的输出。
最后,ViSiL使用两个编码器的输出来计算视频之间的相似度,具体地,通过计算两个视频的空间编码器和时序编码器的余弦相似度,得到两个视频之间的相似度得分。这个相似度得分可以用于视频检索、视频分类等应用场景中。
ViSiL: Fine-grained Spatio-Temporal Video Similarity Learning张量点
ViSiL: Fine-grained Spatio-Temporal Video Similarity Learning 中使用了张量点(tensor dot)操作,用于将空间编码器和时序编码器的输出相结合。
张量点是一种常用的张量运算,可以将两个张量按照一定的规则进行乘法和加法操作,得到一个新的张量。在ViSiL中,张量点被用来将空间编码器和时序编码器的输出相结合,得到视频的综合特征表示。
具体地,ViSiL中使用的张量点操作是将空间编码器的输出张量和时序编码器的输出张量进行张量乘法运算。这个运算的结果是一个三维张量,其中第一维对应视频的数量,第二维对应空间编码器的输出特征图的通道数,第三维对应时序编码器的输出状态向量的维度。
通过使用张量点操作,ViSiL可以将空间信息和时序信息相结合,得到视频的综合特征表示。这个综合特征表示可以用于计算视频之间的相似度得分,从而实现细粒度视频相似性学习的目标。