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J-GLOBAL ID:201902220579777131   整理番号:19A2871516

一般的ビデオ要約のための拡張型時間関係アドバーサルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Dilated temporal relational adversarial network for generic video summarization
著者 (8件):
資料名:
巻: 78  号: 24  ページ: 35237-35261  発行年: 2019年 
JST資料番号: W1102A  ISSN: 1380-7501  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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毎日の大量のビデオは,ビデオ内の重要な情報を抽出し,非常に短時間で理解できることをますます重要にしている。ビデオ要約,フレームの最小の部分集合を見つけるタスク,それはまだ与えられたビデオの全体の層を伝えて,このように,ビデオ理解の効率を向上させるために非常に重要である。フレームレベルのビデオ要約を実現するために,新しいDilated Temporal Relative Generative Adversic Network(DTR-GAN)を提案した。ビデオを与えると,それは最も意味のあるコンパクトな情報を含むキーフレームの集合を選択する。特に,DTR-GANは拡張された時間的関係発生器と3つのプレイヤー損失を伴う識別子を学習する。時間的表現捕捉を強化するために,新しい拡張時間関係(DTR)ユニットを導入した。この発電機は,このユニットを用いて,鍵となるフレームを選択し,一般的に使用されるBi-LSTMを補完するために,グローバルなマルチスケールの時間的コンテキストを効果的に利用する。この要約は,自明なランダムに短いシーケンスよりもむしろグローバルな視点から十分な鍵ビデオ表現を獲得することを保証するために,3プレーヤ損失を介して要約の情報完全性とコンパクト性の両方を強化するために学習する識別子を提示した。損失は,生成された要約損失,ランダム要約損失,および実際の要約(グランドトルース)損失を含み,それは,有用な要約を得るために学習モデルをより良く正規化するために重要な役割を果たす。3つの公開データセットに関する包括的実験は,提案したアプローチの有効性を示した。Copyright 2019 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (2件):
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