文献
J-GLOBAL ID:202102270829177604   整理番号:21A3312481

二重経路注意ネットワークによるビデオ要約化【JST・京大機械翻訳】

Video summarization with a dual-path attentive network
著者 (5件):
資料名:
巻: 467  ページ: 1-9  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0360A  ISSN: 0925-2312  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
日常的に捉えられたビデオの爆発的成長により,ビデオから有用な情報を効率的に抽出する方法はますます重要な問題になっている。最も効果的な方法の一つとして,最も重要なフレームまたはショットを抽出することを目的とするビデオ要約は,最近,より多くの興味を引きつけた。現在,多くの方法が再発構造を採用している。しかし,そのステップバイステップ特性により,これらのモデルを並列化することは困難である。この問題に取り組むために,時間空間符号器,スコア認識符号器および復号器から成るデュアルパステントテントビデオ要約フレームワークを提案した。そして,それらの全ては,主にマルチヘッド自己注意と畳込みブロック注意モジュールに基づく。時間空間符号器は,時間的および空間的情報を捉えることであり,一方,スコア意識符号器は,以前に予測されたフレームレベル重要度スコアで外観特徴を組み込んだ。スコアと外観特性を結合することによって,著者らのモデルは,長距離グローバル依存性をよりよく捕えて,連続的に以前のフレームの重要性スコアを更新することができた。さらに,注意機構に基づいて,著者らのモデルを完全並列で訓練することができ,訓練時間が少ない。この方法を検証するために,2つの一般的なデータセットSumMeとTVSumを採用した。実験結果は提案方法の有効性を示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (3件):
分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る