北大团队的音频字幕DCASE 2020系统
本文的Pytorch实现：
基本设置遵循DCASE 2020基准系统，有关详细信息，请参见 。
引文
如果此代码有帮助，请随时引用以下论文：
techreport{wang2020_t6,
Author = "Wang, Helin and Yang, Bang and Zou, Yuexian and Chong, Dading",
title = "Automated Audio Captioning With Tempora
bLVNet-TAM
该存储库包含我们论文的代码和模型，
范全福*，陈春福（Richard）*，Hilde Kuehne，Marco Pistoia，David Cox，“事半功倍：通过时间聚合模块学习高效的视频表示”
如果您使用此仓库中的代码和模型，请引用我们的工作。 谢谢！
incollection{
fan2019blvnet,
title={{More Is Less: Learning Efficient Video Representations by Tem
