【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉领域，尤其涉及一种基于高效率注意力机制的视频检索特征提取方法，可以将其应用于短视频检索的场景中。
技术介绍
1、随着视频数据不断增长，有效地组织、查找和分析视频内容变得愈发具有挑战性。在这种情况下，视频检索技术应运而生。视频检索是一种涉及从大量视频数据中提取、匹配和检索相关信息的技术方法，它的发展受益于计算机视觉、机器学习和人工智能的快速进步。通过分析视频中的视觉和语义信息，视频检索系统可以自动识别对象、场景、动作以及其他关键元素，从而使用户能够更轻松地搜索和访问所需内容。
2、然而，视频数据的复杂性、大规模性和多样性使得精确的检索变得困难。同时，跨语言、跨文化以及多模态的内容也增加了技术的复杂性。视频检索主要涉及到抽帧、特征提取、匹配排序等环节，当前研究重点主要集中在特征提取工作。一种方法是将视频按照视频级别提取特征，另外一种做法是按照帧级别提取特征；视频级别的特征向量形式可以直接用于相似性计算，完成检索排序；帧级别的特征向量形式需要经过匹配聚合的操作，再来计算相似度关系完成排序。
3、...
【技术保护点】
1.一种基于高效率注意力机制的视频检索特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于高效率注意力机制的视频检索特征提取方法，其特征在于，所述基于高效率注意力机制的带有语义感知的特征网络包括图像预处理模块、高效率注意力机制模块和融合输出模块；
3.根据权利要求1所述的基于高效率注意力机制的视频检索特征提取方法，其特征在于，所述采用部分图像训练样本训练所述特征网络，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于高效率注意力机制的短视频检索的特征提取方法，其特征在于，所述预训练的文本编码器为Sentence-BERT库中...
【技术特征摘要】
1.一种基于高效率注意力机制的视频检索特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于高效率注意力机制的视频检索特征提取方法，其特征在于，所述基于高效率注意力机制的带有语义感知的特征网络包括图像预处理模块、高效率注意力机制模块和融合输出模块；
3.根据权利要求1所述的基于高效率注意力机制的视频检索特征提取方法，其特征在于，所述采用部分图像训练样本训练所述特征网络，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于高效率注意力机制的短视频检索的特征提取方法，其特征在于，所述预训练的文本编码器为sentence-bert库中的预训练模型m3e-base。
5.根据权利要求1所述的一种基于高效率注意...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁勇，胡亚坤，余庆，刘琳琳，牛乐乐，何乐年，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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