【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种视频分类的方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、在视频分类领域，对于一段视频而言，可为其分配一个类别，如：篮球运动视频、羽毛球运动视频、小猫视频、小狗视频等等。随着人工智能的飞速发展，通常可通过视频分类模型识别一段视频的分类标签。
2、对于视频分类模型而言，在持续学习的过程中，存在视频分类遗忘的问题。如：原始的视频分类模型可将视频分为篮球运动视频、羽毛球运动视频，随着原始的视频分类模型对新视频类别如小猫视频、小狗视频、乒乓球视频等的学习，训练好的新视频分类模型会对旧视频类别也即篮球运动视频、羽毛球运动视频的分类预测能力变弱，甚至无法做到对篮球运动视频、羽毛球运动视频的分类预测，也即随着视频分类模型对新视频类别的学习，而忘记旧视频类别。因此如何使得视频分类模型在学习新的视频类别时，不遗忘旧的视频类别是一个重要问题。
3、基于此，本申请说明书提供了一种视频分类的方法。
技术实现思路
1、本说明书提供一种视频分类的方法、装置、存...
【技术保护点】
1.一种视频分类的方法，其特征在于，预先为每个子视频类别分配一个父视频类别，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述待分类视频的整体特征，具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述待分类视频所属的父视频类别对应的通用特征，具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频分类模型包括特征提取网络、特征融合网络以及类别编码网络。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过预先训练好的视频分类模型，对所述待分类视频进行特征提取，得到视频特征，具体包括：
6.如...
【技术特征摘要】
1.一种视频分类的方法，其特征在于，预先为每个子视频类别分配一个父视频类别，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述待分类视频的整体特征，具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述待分类视频所属的父视频类别对应的通用特征，具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频分类模型包括特征提取网络、特征融合网络以及类别编码网络。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过预先训练好的视频分类模型，对所述待分类视频进行特征提取，得到视频特征，具体包括：
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述融合特征，在...
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