论文-帧率自适应流程图

这篇论文提出了一种基于深度学习的帧率自适应流程图。该流程图包括两个主要步骤：首先，使用卷积神经网络(CNN)对视频进行特征提取和分类；然后，根据分类结果动态调整视频的播放速度，以实现帧率自适应。具体来说，当视频中的动作较为缓慢时，可以降低播放速度以节省带宽；而当动作较快时，则可以提高播放速度以保证用户体验。此外，为了进一步提高帧率自适应的效果，我们还引入了注意力机制来帮助模型更好地关注关键帧。实验结果表明，该方法在多种数据集上都取得了良好的性能，并且能够有效地提高视频播放的流畅性和稳定性。