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通过特征解耦和互信息最大化进行视频侵权检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种解决视频版权侵权问题的方法，通过分解高维特征并学习辅助特征来提取任务相关信息。实验结果表明该方法在两个大规模基准数据集上表现良好。作者希望该方法能为社区做出贡献。
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关键要点
- 自媒体时代提供了大量高质量的视频，但视频版权侵权行为严重损害了创作者的利益。
- 本文提出两种解决视频版权侵权问题的方法：将高维特征分解为多个互斥的低维分量，删除冗余信息；学习辅助特征以增强子特征。
- 通过理论分析标签与分解特征之间的互信息，得到了提取任务相关信息的损失函数。
- 在两个大规模基准数据集（SVD 和 VCSL）上进行实验，结果显示方法在 SVD 数据集上达到了 90.1％ 的 TOP-100 mAP，VCSL 数据集上创造了新的最先进性能。
- 希望代码和模型能为社区做出贡献。
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