典型文献
基于神经网络的自适应快速视频识别框架
文献摘要：
面向海量视频数据的实时识别需求,提出了基于循环神经网络的分布式自适应视频识别框架(AVRNN),该框架能自适应地选择相关帧以进行实时、快速视频识别.构建了增强记忆的长短期记忆网络,结合全局上下文信息,实现视频帧的实时选择.提出基于策略梯度的训练方法,根据生成的预测,确定接下来要观察的视频帧,并设计了奖励函数来计算预期的效用.提出了基于效用的自适应前瞻推理策略,以降低框架的计算成本.最后使用真实数据集对该框架进行评估,实验结果表明,与现有的方法相比,该框架能有效提高识别精度,降低计算成本.
文献关键词：
神经网络;视频识别;自适应策略
中图分类号：
作者姓名：
胡六四
作者机构：
安徽电子信息职业技术学院 软件工程学院,安徽 蚌埠233000
文献出处：
引用格式：
[1]胡六四-.基于神经网络的自适应快速视频识别框架)[J].萍乡学院学报,2022(06):41-45
A类：
AVRNN
B类：
视频识别,识别框架,向海,视频数据,实时识别,循环神经网络,强记,长短期记忆网络,全局上下文信息,视频帧,策略梯度,训练方法,接下来,奖励函数,自适应前瞻,推理策略,真实数据,识别精度,低计算成本,自适应策略
AB值：
0.363094
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