基于大模型的视频分类方法、装置、智能设备及存储介质

本申请涉及视觉大模型技术领域，具体提供一种基于大模型的视频分类方法、装置、智能设备及存储介质，旨在解决视频分类大模型训练和推理需要花费大量计算资源和时间的问题。为此目的，本申请获取视频分类数据集、第一掩码矩阵以及第二掩码矩阵，基于预先获取的大模型以及分类器构建视频分类模型，利用第一掩码矩阵以及视频分类数据集训练视频分类模型，使用训练后的视频分类模型根据第二掩码矩阵对视频进行分类。本申请实现了减少视频分类模型的计算量，提高训练效率、降低显存占用以及减少训练及推理耗时的目的，解决了视频分类大模型训练和推理需要花费大量计算资源和时间的问题，达到了提高模型鲁棒性和实时性的效果。