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sam-tensorflow:在张量流中实现``发现和聚集视频字幕的显着区域''
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2021-05-01
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sam-tensorflow 纸 王慧云,徐友江,。 “发现并汇总用于视频字幕的显着区域。” ACM MM中的全文,2018年。 参考 如果您觉得这对您的工作有用,请考虑引用以下参考资料: @inproceedings{samwangMM18, title = {Spotting and Aggregating Salient Regions for Video Captioning}, author = {Wang, Huiyun and Xu, Youjiang and Han, Yahong}, booktitle = {Proceedings of the ACM International Conference on Multimedia (ACM MM)}, year = { 2018 } } 框架 我们方法的框架。 数据集 可通过以下链接获
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sam-tensorflow-master.zip (65个子文件)
sam-tensorflow-master
saved_model
trained_model_path 48B
data
msvd
vocabulary.txt 95KB
sents_val_lc_nopunc.txt 179KB
sents_train_lc_nopunc.txt 1.95MB
sents_test_lc_nopunc.txt 1.13MB
mvad
split
valid_split
ValidCorpus.txt 287KB
ValidList.txt 401KB
test_split
TestCorpus.txt 298KB
TestList.txt 433KB
train_split
TrainList.txt 3.01MB
TrainCorpus.txt 2.15MB
model
SamModel.py 55KB
__init__.py 1B
msvd_main.py 10KB
run.sh 582B
mvad_main.py 11KB
figure
framework.png 346KB
visualization.png 1.07MB
README.md 2KB
utils
SeqVladDataUtil.py 6KB
SeqVladDataUtil1.py 7KB
__init__.py 1B
DataUtil.py 7KB
caption_eval
meteor
meteor.pyc 3KB
__init__.pyc 180B
data
paraphrase-en.gz 58.95MB
meteor-1.5.jar 6.03MB
__init__.py 21B
meteor.py 3KB
eval.py 4KB
rouge
rouge.py 4KB
__init__.pyc 181B
__init__.py 23B
rouge.pyc 4KB
mvad_eval.sh 63B
reference_videos_Youtube.json 2.94MB
__init__.pyc 174B
bleu
bleu.pyc 1KB
__init__.pyc 179B
bleu_scorer.py 8KB
LICENSE 1KB
bleu.py 1KB
__init__.py 21B
bleu_scorer.pyc 10KB
__init__.py 21B
eval.pyc 4KB
mvad_reference.json 536KB
sum_caps.py 1KB
call_python_caption_eval.sh 63B
tokenizer
stanford-corenlp-3.4.1.jar 5.65MB
tmp8EflN6 6.52MB
tmpGN2vfJ 2.68MB
__init__.pyc 183B
tmpdsSLiM 2KB
ptbtokenizer.pyc 2KB
__init__.py 21B
ptbtokenizer.py 3KB
tmpVvOSuS 6.52MB
tmpL4Dxgz 2.68MB
cider
cider_scorer.pyc 8KB
__init__.pyc 179B
cider_scorer.py 8KB
__init__.py 21B
cider.pyc 2KB
cider.py 2KB
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