matlab的egde源代码使用LSTM进行视频汇总 该存储库为使用LSTM（即我们的论文中的vsLSTM和dppLSTM）的视频摘要提供了数据和实现： *，赵伟伦*，费莎和克里斯汀·格劳曼。 在2016年欧洲计算机视觉会议（ECCV）会议上，荷兰阿姆斯特丹。 （*同等贡献）[] [] 如果您发现此存储库中的代码或其他相关资源很有用，请引用以下文章： @inproceedings{zhang2016video, title={Video summarization with long short-term memory}, author={Zhang, Ke and Chao, Wei-Lun and Sha, Fei and Grauman, Kristen}, booktitle={ECCV}, year={2016}, organization={Springer} } 环境 MAC OS X或Linux 具有计算能力的NVIDIA GPU 3.5+ Python 2.7以上 Theano 0.7+ Matlab的 数据 下载并解压缩到./data/ 请注意，我们以2fps对原始

深度强化学习，用于具有多样性代表奖赏的无监督视频摘要。 使用python = 3.x实现 要求 python = 3.x 火炬 显卡 制表 开始吧 git clone https://github.com/TorRient/Video-Summarization-Pytorch cd Video-Summarization-Pytorch mkdir dataset 准备数据集 将视频放入文件夹数据集中 python create_data.py --input dataset --output dataset/data.h5 分割 python create_split.py -d dataset/data.h5 --save-dir dataset --save-name splits --num-splits 5 如何训练 python train_video_summar

萨德网 用于视频摘要的Selft和差异注意网络 SADNet体系结构概述 数据集和预训练模型 您可以通过运行以下命令来下载预处理数据集TVSum，SumMe，YouTube和OVP以及VASNet预训练的模型： ./download.sh datasets_models_urls.txt 数据集将存储在./datasets目录和模型中，并带有相应的拆分文件，分别存储在./data/models和./data/splits中。 可以从或下载数据集的原始版本。 。 训练 要在./splits目录中的所有拆分文件上训练SADNet，请运行以下命令： python3 main.py --train 结果（包括split和python文件的副本）将存储在./data目录中。 您可以使用参数-o 指定其他目录。 最终结果将与./data/models目录中的相