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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京郵電大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利視頻集片段檢索的錯(cuò)誤依賴(lài)消除方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119149778B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411277266.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/783；該發(fā)明授權(quán)視頻集片段檢索的錯(cuò)誤依賴(lài)消除方法是由張藍(lán)姍;張一碩;闕喜戎;龔向陽(yáng);王文東設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本視頻集片段檢索的錯(cuò)誤依賴(lài)消除方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種視頻集片段檢索的錯(cuò)誤依賴(lài)消除方法，屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)檢索領(lǐng)域。本發(fā)明方法包括：對(duì)VCMR模型當(dāng)前應(yīng)用的視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行重分割，在重分割的數(shù)據(jù)集上通過(guò)分布外測(cè)試評(píng)估該VCMR模型對(duì)視頻數(shù)據(jù)集中目標(biāo)時(shí)域位置的偏置依賴(lài)程度，若模型的性能相比于原數(shù)據(jù)集明顯下降，則表示模型對(duì)數(shù)據(jù)集中的偏置產(chǎn)生了明顯的錯(cuò)誤依賴(lài)；構(gòu)造結(jié)構(gòu)化歸因模型分析模型的推理路徑，通過(guò)歸因介入調(diào)整模型的推理路徑，緩解和消除VCMR模型對(duì)目標(biāo)時(shí)域位置的錯(cuò)誤偏置依賴(lài)。本發(fā)明方法實(shí)現(xiàn)對(duì)模型在不同分布的數(shù)據(jù)集上泛化能力的公平測(cè)試，能修正對(duì)數(shù)據(jù)集偏置進(jìn)行錯(cuò)誤依賴(lài)的原有推理路徑，顯著提高了模型在不同分布數(shù)據(jù)集上的檢索和泛化能力。

本發(fā)明授權(quán)視頻集片段檢索的錯(cuò)誤依賴(lài)消除方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種視頻集片段檢索的錯(cuò)誤依賴(lài)消除方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1，對(duì)VCMR模型當(dāng)前應(yīng)用的視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行重分割，在重分割的數(shù)據(jù)集上通過(guò)分布外測(cè)試評(píng)估該VCMR模型對(duì)視頻數(shù)據(jù)集中目標(biāo)時(shí)域位置的偏置依賴(lài)程度；VCMR表示視頻集片段檢索；步驟2，當(dāng)需要緩解和消除VCMR模型的錯(cuò)誤偏執(zhí)依賴(lài)時(shí)，通過(guò)構(gòu)造結(jié)構(gòu)化歸因模型分析該VCMR模型的推理路徑，通過(guò)歸因介入調(diào)整VCMR模型的推理路徑，包括：1將初始的混淆視頻特征v0通過(guò)兩個(gè)線性層gc和gl拆分成表示內(nèi)容的特征cv和表示位置的特征lv；其中，訓(xùn)練兩個(gè)線性層gc和gl包括：對(duì)位置特征lv設(shè)置一個(gè)不可學(xué)習(xí)的位置編碼p，訓(xùn)練線性層gc使得lv和位置編碼p相近，訓(xùn)練線性層gl使得內(nèi)容特征cv和初始混淆視頻特征接近，訓(xùn)練線性層gc和gl使得內(nèi)容特征cv和位置特征lv盡量遠(yuǎn)離；2再使用do操作對(duì)查詢(xún)文本和視頻內(nèi)容特征進(jìn)行干預(yù)，重構(gòu)VCMR模型的推理路徑，緩解和消除VCMR模型對(duì)目標(biāo)時(shí)域位置的錯(cuò)誤偏置依賴(lài)；其中，設(shè)置do操作的計(jì)算方式如下： 重構(gòu)推理流程的計(jì)算方式如下： 其中，條件概率PX|doQ,V觀察執(zhí)行do操作doQ,V后VCMR模型的輸出X，X為查詢(xún)文本Q和視頻V在不同子片段的匹配分?jǐn)?shù)ML，或是查詢(xún)文本Q和視頻V的匹配分?jǐn)?shù)VR；三個(gè)變量q、v和l分別代表文本特征、視頻內(nèi)容特征、位置特征；f*q,v,l表示使用線性方法f*對(duì)組合q,v,l計(jì)算分?jǐn)?shù)ML或VR；Elf*q,v,l是計(jì)算指定期望位置l下ML或VR的期望；φ*為VR計(jì)算任務(wù)中的max操作或是ML計(jì)算任務(wù)中計(jì)算開(kāi)始和結(jié)束點(diǎn)分?jǐn)?shù)的一維卷積操作；q*為不同任務(wù)使用的查詢(xún)語(yǔ)句文本特征；是重組后的視頻特征，W1是權(quán)重參數(shù)；hcl是綜合視頻內(nèi)容信息改良的位置特征；是計(jì)算指定位置l下hcl的期望；根據(jù)do操作觀察得到的ML和VR分?jǐn)?shù)計(jì)算出最終的查詢(xún)語(yǔ)句-視頻時(shí)域片段匹配得分，經(jīng)最終排序得到任務(wù)輸出結(jié)果。

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