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indsigt - Zeitliche Verankerung von Videos
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen
Das Ziel ist es, spezifische Momente oder Highlights aus einem Video zu identifizieren, die mit Textbeschreibungen übereinstimmen. Dazu wird ein Korrelations-gesteuerter Erkennungs-Transformer (CG-DETR) vorgeschlagen, der die Relevanz zwischen Videoclips und Textabfragen bei der Aufmerksamkeitsberechnung berücksichtigt und eine moment-adaptive Salienz-Erkennung nutzt.
Effiziente Bildübertragung für die zeitliche Verankerung von Videos
R2-Tuning ist ein parameter- und speichereffizientes Transferlernframework für die zeitliche Verankerung von Videos, das eine leichtgewichtige Seitenkomponente (R2-Block) erlernt, die rekursiv an die letzten Schichten eines eingefrorenen CLIP-Modells angehängt wird, um räumliche Details adaptiv zu poolen und zeitliche Korrelationen zu verfeinern.
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