비디오 클립의 객체 행동 분석을 통한 부사 유형 인식

Centrala begrepp

비디오 클립 내 객체 행동 정보를 추출하고 이를 활용하여 부사 유형을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안한다.

Sammanfattning

이 연구는 비디오 클립 내 객체 행동 정보를 활용하여 부사 유형을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:

1. 원시 비디오 클립에서 객체 행동 정보를 추출하는 새로운 파이프라인을 제안하고, 이를 활용하여 MSR-VTT-ASP와 ActivityNet-ASP라는 두 개의 새로운 데이터셋을 구축했다.

2. 추출된 객체 행동 정보를 활용하여 부사 유형을 인식하는 새로운 트랜스포머 기반 추론 방법을 제안했다.

3. 실험 결과, 제안한 방법이 기존 최신 기술 대비 MSR-VTT와 ActivityNet 데이터셋에서 부사 유형 인식 성능이 향상되었음을 보였다.

4. 단일 시간 단계 기반 기호 추론 방법을 기준선으로 제시하고, 이를 트랜스포머 기반 추론 방법과 비교했다.

전반적으로 이 연구는 객체 행동 정보를 활용하여 부사 유형을 인식하는 새로운 접근법을 제안하고, 이를 통해 기존 최신 기술 대비 성능 향상을 보였다.

Statistik

비디오 클립 내 객체 당 평균 3.06개의 행동 정보가 추출되었다.
비디오 클립 당 평균 16.35개의 시간 단계에 걸쳐 객체 행동 정보가 추출되었다.
시간 단계 당 평균 0.93개의 객체 행동 정보가 추출되었다.

Citat

없음

Viktiga insikter från

Reasoning over the Behaviour of Objects in Video-Clips for Adverb-Type Recognition

by Amrit Diggav... på arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.04132.pdf

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