AAAIMay, 2019

视频字幕的时间可变卷积编 - 解码神经网络

PDF
TL;DR本文提出了一种新颖的设计，即 TDConvED，它在视频字幕生成中充分利用编码器和解码器网络中的卷积，具有卷积块结构，在编码器中进一步配备时间变形卷积以实现时间采样的自由形变，并利用时间关注机制进行句子生成，在 MSVD 和 MSR-VTT 视频字幕生成数据集上进行了广泛实验，在与常规基于 RNN 的编码器解码器技术进行比较时获得更好的结果。
发现论文，激发创造
  • 端到端视频字幕生成

    本文提出了采用端到端训练的方法来实现视频描述生成，并在微软研究视频描述数据集 (MSVD) 和微软视频到文本数据集 (MSR-VTT) 上取得了最新的最优表现。

    Apr, 2019

  • 视频字幕的时空动态与语义属性增强视觉编码

    本篇文章提出了一种视觉特征编码技术，使用门控循环单元（GRUs）生成语义丰富的视频字幕，并在 MSVD 和 MSR-VTT 数据集上创造了新的 METEOR 和 ROUGE_L 度量标准的最新技术水平。

    Feb, 2019

  • CNN+CNN：用于图像字幕生成的卷积解码器

    本文在图像字幕生成方面，提出了一种仅利用卷积神经网络生成字幕的框架，通过并行计算，训练速度比基于 LSTM 的模型快 3 倍，同时在 MSCOCO 图像字幕数据集上获得了比 LSTM 更高的评估得分。

    May, 2018

  • 利用时间结构描述视频

    这篇论文提出了一种基于循环神经网络和 3-D 卷积神经网络以及时间注意力机制的视频自动描述方法，并在 Youtube2Text 数据集上的 BLEU 和 METEOR 度量标准上超过了当前最先进的结果，并在更大更具挑战性的配对视频和自然语言描述数据集上进行了测试。

    Feb, 2015

  • 使用双向循环神经网络进行视频描述

    本文提出使用编码器 - 解码器框架，结合卷积和循环神经网络生成视频和图像描述的更高级模型，通过在编码阶段引入对象和位置信息来获得更丰富的图像表示，并引入双向循环神经网络以捕捉输入帧中的正向和反向时间关系。

    Apr, 2016

  • 视频字幕解码器的深度挖掘

    本篇研究针对视频字幕模型的解码问题，通过三种技术改进模型的性能，包括使用变分 Dropout 和层归一化改善过拟合问题、提出在线评估模型性能以选择最佳测试检查点的方法、提出专业学习的新训练策略。在 Microsoft Research Video Description Corpus (MSVD) 和 MSR-Video to Text (MSR-VTT) 数据集上进行的实验证明，相较于之前最先进的模型，我们的模型在 BLEU、CIDEr、METEOR 和 ROUGE-L 指标上获得了显著的成果，其中在 MSVD 数据集上提升了高达 18%，在 MSR-VTT 数据集上提升了 3.5%。

    Jan, 2020

  • 针对视频字幕的分层边界感知神经编码器

    本论文提出了一种循环视频编码方案，可以发现和利用视频的分层结构，并且改善了电影描述数据集的现有技术结果。

    Nov, 2016

  • 视频字幕重构网络

    本文提出了一种重构网络（RecNet）的架构，该网络利用正反两个方向的流动来进行视频字幕生成，其编码器 - 解码器使用正向流产生编码视频语义特征的句子描述，两种类型的重构器则用于回溯流程并重新生成与解码器生成的隐藏状态序列基于的视频特征。实验结果表明，所提出的重构器网络能够提高编码器 - 解码器模型的性能，并显著提高视频字幕准确性。

    Mar, 2018

  • 使用重新聚焦的视频编码器进行视频字幕

    本文提出了一种新的递归视频编码方法和新的视觉空间特征，以改进视频字幕生成任务的效果，实验结果表明，该方法能显著提高视频字幕生成质量。

    Jul, 2019

  • 卷积图像描述

    本文提出了一种卷积图像字幕生成技术，并在 MSCOCO 数据集上展示了其与基准模型相媲美的性能，同时具有更快的训练时间和更少的参数数量。作者还对其模型的优点进行了详细分析，提出了卷积语言生成方法的有力证据。

    Nov, 2017