CVPR2019技术分享：零样本视频检索的双重编码方法

资源摘要信息:"用于零样本视频检索的双重编码" 1. 研究领域与技术背景： 双重编码（Dual Encoding）在计算机视觉领域用于零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）。零样本学习是一种机器学习方法，它允许机器对之前未见过的类别进行分类或识别。这种技术在视频检索、图像识别等领域具有重要应用价值。双重编码技术通过结合视觉和语言两种类型的特征，能够在没有特定类别样本训练的情况下进行有效的检索和识别。 2. CVPR2019论文源代码： 这篇CVPR'19论文提出了一个改进的视频文本检索模型，通过双重编码机制，使得模型能够处理零样本视频检索任务。论文的源代码被放置在了一个公开的GitHub仓库中，供研究者和开发者下载使用。 3. 环境要求： 为了运行这篇论文的源代码，需要配置特定的软件环境。操作系统要求为Ubuntu 16.04，安装CUDA 9.0来支持GPU加速计算，以及Python 2.7。如果使用Python 3，则需要检出作者提供的python3分支。此外，还需要安装PyTorch 0.3.1版本，这是一个广泛使用的开源机器学习库，支持多种深度学习算法。 4. 设置开发环境： 为了便于管理和使用，建议使用virtualenv创建一个虚拟环境。virtualenv是Python的一个工具，用于创建隔离的Python环境。通过virtualenv可以安装并隔离不同项目依赖的库。根据描述，可以使用命令创建并激活一个名为`ws_dual`的虚拟环境，使用Python 2.7版本。 5. 安装依赖包： 在激活虚拟环境后，需要安装项目所需的软件包，可以通过执行`pip install -r requirements.txt`命令来安装所有依赖。`requirements.txt`文件列出了所有项目运行所需的包及其版本号。 6. 检出和使用源代码： 通过git命令克隆官方的GitHub仓库到本地目录，即执行`git clone ***`。之后，进入该目录，通过命令`cd ~/dual_encoding`，可以开始使用项目源代码。 7. 关于标签和文件名： 【标签】中提到的“Python”表明该资源主要使用Python语言开发，是进行深度学习研究和开发的重要工具之一。【压缩包子文件的文件名称列表】中的"dual_encoding-master"代表了该GitHub仓库的主分支名称，用户在检出代码时会得到这个名称的目录。 8. 结语： 零样本视频检索是一个活跃的研究领域，双重编码技术通过利用视频和文本的双重信息来提高检索系统的泛化能力和准确性。CVPR'19的这篇论文及其源代码为相关领域的研究者提供了一个实用的工具和研究起点，使得在零样本学习的条件下，依然能够有效地进行视频检索任务。