一种基于持续学习的视频音频显著性预测方法

本发明提出一种基于持续学习的视频音频显著性预测方法，该方法通过使用世界模型回放先前任务的视频和音频样本，并将其与当前任务数据混合后进行训练，首次从持续学习的角度重新考虑视频音频显著性预测中存在的灾难性遗忘问题，通过生成回放的方法缓解了视频音频显著性模型在任务流中灾难性遗忘现象。