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跨越数据鸿沟：视频语义概念检测的跨域迁移学习探索.docx

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    跨越数据鸿沟：视频语义概念检测的跨域迁移学习探索

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，视频数据呈爆炸式增长，如何高效、准确地理解视频内容成为人工智能领域的关键问题。视频语义概念检测作为视频内容理解的核心任务，旨在自动识别和检测视频中与主题相关的语义概念，如人物、场景、动作等，在智能监控、视频检索、视频推荐、自动驾驶、医疗影像分析等诸多领域有着极为广泛的应用。

    随着深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等的发展，视频语义概念检测技术取得了显著进展。在实际应用中，模型往往需要处理来自不同领域或来源的视频数据，即跨域视频数据，如不同拍摄环境下的视频、不同领域

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