pytorch-vsumm-reinforce

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这是AAAI 2018一篇无监督视频摘要论文的官方PyTorch实现。它绕开人工标注，改用强化学习训练策略网络，通过多样性-代表性奖励让选出的关键帧既丰富多样又能代表原视频内容。仓库提供了完整的实验流程：从SumMe等数据集切分、模型训练、与人工摘要对比评估，到绘制训练过程中的奖励曲线，甚至能把选帧结果转成mp4文件。代码规模不大，结构清晰，适合通读一遍后改造成自己的关键帧提取或高光片段检测方案。需要注意的是，项目基于PyTorch 0.4.0和Python 2.7编写，直接跑起来之前需要先迁移到新版本环境。