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文档简介
GB/T35273—2020OCR（OpticalCharacter1。1异构多媒体视频内容识别技术架构detect-dissolveHSV2-10（范围按照Q/NDH001—选用x-clip预训练模型，该模型由微软的研究者于2022型拓展到通用视频识别，在建模时序信息的同时，利用类别标签文本中的语义信息。该模型在Kinetics-400/60087.788.3Top-1ViViTVideoSwinfew-shotzero-shot零使用视频-文本预训练；方法简单、高效且通用：无缝衔接至不同的语言-图像模型，可用于多种数据分布场景，如全样本、少样本和零样本。至于视频分类的效果，与其他方法相比，X-CLIP可用于零样本识Cross-frameCommunicationTransformerMulti-frameIntegrationTransformer在预训练模型中引入时序信息，来在语言-图像预训练模型中建模视频的时序信息；并提出了Video-specificPrompting机制，用于产生视频自适应的提示信息，充分地利用了类别标d)X-CLIPclipclipChinese-CLIPCLIP模型的中文版本，使用大规模中文数据进行训练(~2检索、图像表示等，针对中文领域数据以及在中文数据上实现更好的效果做了优化。该模型开源了5个CLIPResNet、ViT-B/16、ViT-L/14、ViT-L/14@336pxViT-H/14。实验做了3finetune；并对数据的结构及处理程序进行修改。x-clip采用数据并行，即每个GPUGPUbatch_size，得到ONNXONNXRuntime（知知识图谱可视为两个分离但是相关联的任务，进行交替学习。MKR算法框架由三个主要组件组成：推荐模块、知识图谱模块和交叉压缩单元。MKR2所示：MLP，输出视频标签的预测概率。2MKRuuL-layerMLP数σ(·)vLcross&compressunits提取其特征:S(vvuuLv的潜在特vLfRSuv的最终预测概部t：S(h)t^t的预测向量。最后，三元组（h,r,t）的分数33位交叉特征共享单元结构图。vlRd和elRd其中，Cll层的交叉特征矩阵，dve在交叉特征矩阵compress部分的公式为：其中wlRd和blRd是训练权重和偏差向量，权重向量将交叉特征矩阵从Rd*d压缩为Rd NLPTF-IDF等算法）k个关键词，并且得到每300（4） （5）pythonPycharm,mongodb。训练
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