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    开源 | CVPR2020 端到端的ZSL训练模型,用于视频分类任务

    经过大型数据集的训练,深度学习(DL)可以准确地将视频分类为数百个不同的类。但是,对视频数据进行标注的代价非常高。为此Zero-shot learning (ZSL)训练一个模型,提出了一种解决方案。ZSL算法只需要训练一次就可以在新的任务中有很好的的表现,这大大增加了模型的泛化能力。为此,本文第一次提出了基于端到端分类算法的ZSL模型应用于视频分类中。本文模型在最近的视频分类文献的基础上,建立训练程序,使用3DCNN来训练学习视觉特征。本文方案还扩展了当前的基准测试范例,使得测试任务在训练时未知,这是以往技术达不到的。该模型支持通过训练和测试数据实现域的转变,而不允许将ZSL模型分割为特定的测试数据集。本文提出的模型易于理解和扩展,而且训练和评估方案很容易与其他方法结合使用,同时性能远远超过现有方法。

    01

    es搜索优化&mysql查询优化

    这周优化了我们沙抖官网搜索的功能,这个搜索目前是根据视频标题进行匹配,之前是对用户输入的关键词进行了分词查找,比如用户输入【机器人】,这样的话,只要视频标题中有关键词的任意一个字都会被搜到,比如含有【人】字的标题会展示出来,并可能排的很靠前,所以我就对当前的搜索进行了优化,现在搜索是优先进行相邻短语查询 match_phrase,如果相邻短语查询结果小于2个就进行普通的分词查询,这个相邻短语查询是要求在请求字符串中的所有查询项必须都在文档中存在,文中顺序也得和请求字符串一致,且彼此相连。这样查询的话,标题中含有【机器人】的结果肯定在前。

    02

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