
사전 학습된 멀티모달 모델인 CLIP을 활용하여 비디오 하이라이트 탐지 성능을 향상시킬 수 있다.


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CLIP을 활용한 비디오 하이라이트 탐지 기술의 잠재력 발현



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



비디오 클립의 객체 행동 분석을 통한 부사 유형 인식



본 논문은 MLLM을 활용하여 비디오 내 객체 수준의 인식 작업을 수행하는 Elysium 모델을 제안한다. Elysium은 기존 MLLM의 한계를 극복하고 비디오 내 객체 추적 및 설명 생성 작업을 수행할 수 있다.



비디오 내 객체 인식을 위한 MLLM 기반의 Elysium
