t-EVA:時間効率の良いt-SNEビデオアノテーション【JST・京大機械翻訳】

Poorgholi Soroosh; Kayhan Osman Semih; van Gemert Jan C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216672680171 整理番号：22P0212867

t-EVA:時間効率の良いt-SNEビデオアノテーション【JST・京大機械翻訳】

t-EVA: Time-Efficient t-SNE Video Annotation

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発行年： 2020年11月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ビデオ理解は,いくつかの大規模ビデオデータセットのアベイラビリティにより,過去数年でより多くの注目を受けてきた。しかし,大規模ビデオデータセットの注釈は,コスト集約的である。本研究では,時空間特徴類似性とt-SNE次元縮小を用いた時間効率の良いビデオアノテーション法を提案し,アノテーションプロセスを大規模に高速化した。特徴類似性に基づく二次元空間において互いに近くの異なるビデオから同じ行動を置き換えることは,グループラベルビデオクリップに対する注釈者を助ける。著者らは,活性Net(v1.3)の2つの部分集合とSports-1Mデータセットの部分集合に関する著者らの方法を評価した。t-EVAは,ビデオ分類に関する試験精度を維持しながら,他のビデオアノテーションツールより優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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