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摘要
技术的目的是在缩短视频长度的同时，概括视频的主要内容，这样可以极大地节省人们浏览视频的时间。视频摘要技术的一个关键步骤是评估生成摘要的性能，现有的大多数方法是基于整个视频进行评估。然而，基于整个视频序列进行评估的计算成本很高，特别是对于长视频。而且在整个视频上评估生成摘要往往忽略了视频数据固有的时序关系，导致生成摘要缺乏故事情节的逻辑性。因此，我们提出了一个关注局部信息的视频摘要网络，称为自注意力和局部奖励视频摘要网络（ALRSN）。确切地说，该模型采用自注意力机制预测视频帧的重要性分数，然后通过重要性分数生成视频摘要。为了评估生成摘要的性能，我们进一步设计了一个局部奖励函数，同时考虑了视频摘...
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单位华南理工大学; 广东省广播电视网络股份有限公司中山分公司
