【摘 要】
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随着深度学习技术在计算机视觉领域与自然语言处理领域的突破性进展,图像描述和视频描述的跨模态研究不断涌现.由于视频的时序特征以及视频内容的多样性与复杂性,视频描述相
【机 构】
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天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算与软件新技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202169).
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随着深度学习技术在计算机视觉领域与自然语言处理领域的突破性进展,图像描述和视频描述的跨模态研究不断涌现.由于视频的时序特征以及视频内容的多样性与复杂性,视频描述相对于图像描述来说具有更大的挑战.视频描述的方法可以归纳为两类:基于模板的方法和基于编码-解码的方法.本文将着重介绍采用深度学习技术的编码-解码方法,文章首先对模型结构的发展做了分析与比较,其次对现有的方法做了归纳与总结.接着,介绍了一些比较有影响力的数据集和评测标准,最后对尚未解决的关键问题与研究难点做了总结与介绍.
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